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Metodología de la investigación  - Hernández sampieri
 

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    Metodología de la investigación  - Hernández sampieri Metodología de la investigación - Hernández sampieri Document Transcript

    • METODOLOGÍA DELA INVESTIGACIÓN M. en C. Roberto Hernández Sampieri Escuela Superior de Comercio y Administración Instituto Politécnico Nacional Dr. Carlos Fernández Collado Escuela Superior de Comercio y Administración Instituto Politécnico Nacional y Annenberg School for Communication University of Pennsylvania Dra. Pilar Baptista Lucio Escuela de Psicología Universidad Anáhuac Revisión Técnica: Ma. de la Luz Casas Pérez Maestría en Comunicación McGill University, Montreal (Canadá) Profesora de la División de Administración, Ciencias Sociales y Humanidades Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey, Campus Morelos MCGRAW-HILLMÉXICO • BUENOS AIRES • CARACAS • GUATEMALA • LISBOA • MADRID • NUEVA YORK PANAMÁ • SAN JUAN • SANTAFÉ DE BOGOTÁ • SANTIAGO • SAO PAULO AUCKLAN • HAMBURGO • LONDRES • MILÁN • MONTREAL • NUEVA DELHI • PARÍS SAN FRANCISCO • SINGAPUR • ST. LOUIS • SIDNEY • TOKIO • TORONTO
    • Gerente de producto: José C. Pecina Hdez.Supervisor de producción: Zeferino García G.METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN Prohibida la reproducción total o parcial de esta obra por cualquier medio, sin autorización escrita del editor.DERECHOS RESERVADOS © 1991, respecto a la primera edición porMcGRAW - HILL INTERAMERICANA DE MÉXICO, S.A. de C.V. Atlacomulco 499 - 501, Fracc. Ind. San Andrés Atoto, 53500 Naucalpan de Juárez, Edo. de México Miembro de la Cámara Nacional de la Industria Editorial, Reg. Núm. 1890ISBN 968-422-931-3 3456789012 P.E-919087654123Se imprimieron 4.000 ejemplares en el mes de enero de 1997Impreso por Panamericana Formas e Impresos S.A.Impreso en Colombia - Printed in Colombia.
    • A mis padres Pola y Roberto, por haberme inculcado la ética de trabajo y superación.A mi esposa Laura, por esas horas de compañía que el libro le quitó. Roberto A Iñigo y Alonso. Carlos A mis alumnos. Pilar.
    • PRÓLOGO Metodología de la investigación es un libro escrito con un propósito definido: guiar paso por paso a maestros y estudiantes sobre cómo realizar investigaciones sociales. Se trata de un libro que puede usarse en cursos básicos, intermedios y avanzados en materias y seminarios de investigación o metodología. Contiene aplicaciones y ejemplos que lo hacen útil para cualquier ciencia social. Además es un texto completo que trata tanto el enfoque experimental como el no experimental, el cuantitativo y el cualitativo. Abarca desde la concepción de la idea de investigación y el desarrollo del marco teórico hasta la formulación de hipótesis, la elección del diseño de investigación, la elaboración del instrumento de recolección de los datos y del reporte de investigación. Incluye un capítulo sobre el análisis estadístico y otro sobre muestreo. El libro se encuentra diseñado y escrito de manera didáctica. Al inicio de cada capítulo se enuncian los objetivos de aprendizaje y un cuadro sobre el paso del proceso de investigación al cual corresponde el capítulo; y al final se destacan los conceptos básicos revisados, un resumen, ejercicios, bibliografía sugerida y un ejemplo. Los apartados se titulan a manera de preguntas y se incluyen múltiples ejemplos y diagramas para facilitar la comprensión de conceptos. A los maestros el libro les sirve como una guía completa para sus cursos de investigación, encontrando en un solo texto todos los temas referentes al proceso de investigación. A los alumnos el libro les es útil para realizar trabajos de investigación y tesis, además que puede aclararles sus dudas sobre diferentes aspectos de la metodología de la investigación. Es una obra sencilla de leer y actualizada, pues está pensada de acuerdo con la manera en que hoy día se realiza la investigación, utilizando computadoras. Psicólogos, comunicólogos, sociólogos, administradores, educadores, pedagogos, antropólogos y estudiantes de carreras sociales encontrarán en este libro un texto que facilita el aprendizaje de cómo efectuar una investigación. Cabe mencionar que se incluyen ejemplos aplicables a diferentes ciencias sociales y administrativas.
    • AGRADECIMIENTOS Los autores deseamos agradecer a la Editorial McGraw—Hill y en especial a Javier Neyra y a José C. Pecina por su apoyo a nuestra labor. Asimismo queremos dar las gracias a Francisco Vidal por elaborar el índice temático del libro, a Marilú Casas por revisar el texto y a Ana Luisa Ochoa quien cotejó el documento original. También debemos agradecer a nuestros alumnos de varias generaciones en quienes probamos una y otra vez el material y de quienes obtuvimos una valiosa retroalimentación. Finalmente agradecemos a las instituciones educativas que nos brindaron facilidades para escribir el libro: Escuela Superior de Comercio y Administración del Instituto Politécnico Nacional, Escuela de Comunicación de la Universidad Anáhuac, Departamento de Comunicación de la Universidad Iberoamericana y Annenberg School for Communication de la Universidad de Pennsylvania.
    • SEMBLANZADE LOS AUTORES Roberto Hernández Sampieri es licenciado en comunicación por la Universidad Anáhuac, maestro en Administración y diplomado en consultoría por dicha institución. Durante su trayectoria profesional ha desempeñado actividades como ejecutivo en empresas de consultoría y asesor de diversas organizaciones públicas y privadas en México y Colombia. Desde 1980 se ha dedicado a la enseñanza de los métodos de investigación y la administración en instituciones de educación superior y posgrado como la Universidad Anáhuac, la Universidad Iberoamericana y el Instituto Politécnico Nacional. Asimismo es autor del capítulo “Medios de Comunicación en la Empresa” para el libro La Comunicación en las organizaciones, de Carlos Fernández Collado y coautor de involucramiento en el Trabajo: Estudio en una Comunidad Industrial Mexicana” publicado en La Psicología en México, 1985” (Sociedad Mexicana de Psicología A.C.). También es coautor del cuaderno La teoría de la evaluación cognitiva: la motivación en la empresa publicado por el Centro de Investigación de la Comunicación de la Universidad Anáhuac. Ha sido ponente -entre otros- en diversos congresos nacionales e internacionales de la International Communication Association y la Asociación Mexicana de Comunicación Organizacional. Es miembro del Colegio Nacional de la Comunicación; evaluó trabajos para el Premio Nacional de Administración Pública en 1987 y aparece en Quién es Quién en México. Carlos Fernández Collado obtuvo la licenciatura en ciencias de la comunicación en la Universidad Anáhuac. Posteriormente realizó sus estudios de posgrado en la Michigan State University, donde logró los grados académicos de maestría en Comunicación y doctorado en Sociología; recibió la beca de 1980 para México y Centroamérica otorgada por la Fundación Ford, lo que le permitió realizar su tesis doctoral. En su vida profesional ha desempeñado actividades como funcionario público en el gobierno mexicano, ejecutivo en empresas de comunicación, asesor de diferentes organismos y profesor e investigador. Desde 1977 se ha dedicado a la enseñanza de la investigación y la comunicación humana en instituciones de educación superior como la Michigan State University, la Universidad Anáhuac, la Universidad Iberoamericana y el Instituto Politécnico Nacional. Durante 1990 fue profesor visitante en el Instituto para el Progreso de la Comunicación Empresarial (España) y durante 1990-1991 profesor visitante en la Annenberg School for Communication de la Universidad de Pennsylvania. Es autor y coautor de varios libros como La comunicación humana: ciencia social, editado por McGraw—Hill, La comunicación en las organizacu~nes y La televisión y el niño. Asimismo, ha escrito capítulos para distintos libros; entre éstos destacan ‘Antisocial and Prosocial Behaviors on Television” y “Trends in the Use of Alcohol and Other Substances on Television”, incluidos en Life on Television, de Bradley Greenberg. También ha publicado trabajos y ensayos en prestigiadas revistas científicas como J(>urnal of Comrnunication, Journalism Quartertv, Plural, Journal of
    • Drug Education y la revista Paraguaya de Sociología. Por otra parte, esmiembro del Colegio Nacional de la Comunicación.Pilar Baptista Lucio es licenciada en ciencias de la comunicación por laUniversidad Anáhuac. En 1978 obtuvo la maestría en Comunicación y en1980 el doctorado en sociología en la Michigan State University. Desde 1977ha impartido clases de psicología social y comunicación en institucionescomo la Michigan State University, la Universidad Anáhuac, la UniversidadAutónoma de San Luis Potosí y el Instituto Politécnico Nacional. Es coautoradel libro La televisión y el niñoyde varios capítulos como “Hispanic-Americans the New Minority on Television” y The Contexí, Characteristics,and Communication Behaviors of Blacks on Television” de BradleyGreenberg, así como del capítulo ~Las Organizaciones y su ambiente”incluido en La comunicación en las organizaciones, de Carlos FernándezCollado, y coautora de “Involucrainiento en el trabajo: Estudio en unaComunidad Industrial Mexicana”, publicado en La Psicología en México,1985.
    • CONTENIDOINTRODUCCIÓNCAPITULO UNO. LA IDEA: NACE UN PROYECTO DE INVESTIGACIÓN 1.1. ¿CÓMO SE ORIGINAN LAS INVESTIGACIONES? RESUMEN CONCEPTOS BÁSICOS EJERCICIOS BIBLIOGRAFÍA SUGERIDA EJEMPLOCAPÍTULO DOS. EL PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA: OBJETIVOS, PREGUNTAS DE INVESTIGACIÓN Y JUSTIFICACIÓN DEL ESTUDIO 2.1. ¿QUÉ ES PLANTEAR EL PROBLEMA DE INVESTIGACIÓN? 2.2. ¿QUÉ ELEMENTOS CONTIENE EL PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA DE INVESTIGACIÓN? 2.2.1. Objetivos de investigación 2.2.2. Preguntas de investigación 2.2.3. Justificación de la investigación 2.2.4. Viabilidad de la investigación 2.2.5. Consecuencias de la investigación RESUMEN CONCEPTOS BÁSICOS EJERCICIOS BIBLIOGRAFÍA SUGERIDA EJEMPLOCAPÍTULO TRES. LA ELABORACIÓN DEL MARCO TEÓRICO: REVISIÓN DE LA LITERATURA Y CONSTRUCCIÓN DE UNA PERSPECTIVA TEÓRICA 3.1. ¿CUÁLES SON LAS FUNCIONES DEL MARCO TEÓRICO” 3.2. ¿QUÉ ETAPAS COMPRENDE LA ELABORACIÓN DEL MARCO TEÓRICO? 3.3. ¿EN QUÉ CONSISTE LA REVISIÓN DE LA LITERATURA? 3.3.1. Detección de la literatura y otros documentos 3.3.2. Obtención (recuperación) de la literatura 3.3.3. Consulta de la literatura 3.3.4. Extracción y recopilación de la información de interés en la literatura 3.4. ¿CÓMO SE CONSTRUYE EL MARCO TEÓRICO? 3.4.1. ¿Acepciones del término teoría? 3.4.2. ¿Cuáles son las funciones de la teoría? 3.4.3. ¿Cuál es la utilidad de la teoría? 3.4.4. ¿Todas las teorías son igualmente útiles o algunas teorías son mejores que otras? 3.4.5. ¿Cuáles son los criterios para evaluar una teoría?
    • 3.4.6. ¿Qué estrategias seguimos para construir el marco teórico: adoptamos una teoría o desarrollamos una perspectiva teórica?. 3.5. ALGUNAS OBSERVACIONES SOBRE EL MARCO TEÓRICO . . . . 3.6. ¿HEMOS HECHO UNA REVISIÓN ADECUADA DE LA LITERATURA” RESUMEN CONCEPTOS BÁSICOS EJERCICIOS BIBLIOGRAFÍA SUGERIDA EJEMPLOCAPÍTULO CUATRO. DEFINICIÓN DEL TIPO DE INVESTIGACIÓN A REALIZAR: BÁSICAMENTE EXPLORATORIA, DESCRIPTIVA, CORRELACIONAL O EXPLICATIVA 4.1. ¿QUÉ TIPOS DE ESTUDIOS HAY EN LA INVESTIGACIÓN DEL COMPORTAMIENTO HUMANO” 4.2. ¿EN QUÉ CONSISTEN LOS ESTUDIOS DESCRIPTIVOS” 4.4. ¿EN QUÉ CONSISTEN LOS ESTUDIOS CORRELACIONALES? . 4.5. ¿EN QUÉ CONSISTEN LOS ESTUDIOS EXPLICATIVOS” 4.6. ¿UNA INVESTIGACIÓN PUEDE INCLUIR ELEMENTOS DE LOS DIFERENTES TIPOS DE ESTUDIO” 4.7. ¿DE QUÉ DEPENDE QUE UNA INVESTIGACIÓN SE INICIE COMO EXPLORATORIA, DESCRIPTIVA, CORRELACIONAL O EXPLICATIVA? 4.8. ¿CUÁL DE LOS CUATRO TIPOS DE ESTUDIO ES EL MEJOR? ... RESUMEN CONCEPTOS BÁSICOS EJERCICIOS BIBLIOGRAFÍA SUGERIDA EJEMPLOCAPÍTULO CINCO. FORMULACIÓN DE HIPÓTESIS 5.1. ¿QUÉ SON LAS HIPÓTESIS” 5.2. ¿QUÉ SON LAS VARIABLES? 5.3. ¿CÓMO SE RELACIONAN LAS HIPÓTESIS, LAS PREGUNTAS Y OBJETIVOS DE INVESTIGACIÓN? 5.4. ¿DE DÓNDE SURGEN LAS HIPÓTESIS? 5.5. ¿QUÉ CARACTERÍSTICAS DEBE TENER UNA HIPÓTESIS? 5.6. ¿QUÉ TIPOS DE HIPÓTESIS HAY? 5.7. ¿QUÉ SON LAS HIPÓTESIS DE INVESTIGACIÓN? 5.7.1. Hipótesis descriptivas del valor de variables que se va a observar en un contexto o en la manifestación de otra variable 5.7.2. Hipótesis correlacionales 5.7.3. Hipótesis de la diferencia entre grupos 5.7.4. Hipótesis que establecen relaciones de causalidad 86 5.8. ¿QUÉ SON LAS HIPÓTESIS NULAS? 5.9. ¿QUÉ SON LAS HIPÓTESIS ALTERNATIVAS” 5.10. ¿QUÉ SON LAS HIPÓTESIS ESTADÍSTICAS” 5.10.1. Hipótesis estadísticas de estimación 5.10.2. Hipótesis estadísticas de correlación 5.10.3. Hipótesis estadísticas de la diferencia de medias u otros valores. . 5.11. ¿EN UNA INVESTIGACIÓN SE FORMULAN Y EXPLICITAN LAS HIPÓTESIS DE INVESTIGACIÓN, NULA, ALTERNATIVA Y ESTADÍSTICA”
    • 5.12. EN UNA INVESTIGACIÓN, ¿CUÁNTAS HIPÓTESIS SE DEBEN FORMULAR” 5.13. ¿EN UNA INVESTIGACIÓN SE PUEDEN FORMULAR HIPÓTESIS DESCRIPTIVAS DE UNA VARIABLE, HIPÓTESIS CORRELACIONALES, HIPÓTESIS DE LA DIFERENCIA DE GRUPOS E HIPÓTESIS CAUSALES” 5.14. ¿QUÉ ES LA PRUEBA DE HIPÓTESIS” 5.15. ¿CUÁL ES LA UTILIDAD DE LAS HIPÓTESIS” 5.16. ¿QUÉ PASA CUANDO NO SE APORTA EVIDENCIA EN FAVOR DE LA(S) HIPÓTESIS DE NUESTRA INVESTIGACIÓN” 5.17. ¿COMO PARTE DE LA FORMULACIÓN DE UNA HIPÓTESIS DEBEN DEFINIRSE CONCEPTUAL Y OPERACIONALMENTE LAS VARIABLES DE ÉSTA” 5.17.1. Definición conceptual o constitutiva 5.17.2. Definiciones operacionales RESUMEN CONCEPTOS BÁSICOS EJERCICIOS BIBLIOGRAFÍA SUGERIDA EJEMPLOCAPÍTULO SEIS. DISEÑOS EXPERIMENTALES DE INVESTIGACIÓN: PREEXPERIMENTOS, EXPERIMENTOS “VERDADEROS” Y CUASIEXPERIMENTOS 6.1. ¿QUÉ ES UN DISEÑO DE INVESTIGACIÓN” 6.2. ¿DE QUÉ TIPOS DE DISEÑOS DISPONEMOS PARA INVESTIGAR EL COMPORTAMIENTO HUMANO” 6.3. ¿QUÉ ES UN EXPERIMENTO” 6.4. ¿CUÁL ES EL PRIMER REQUISITO DE UN EXPERIMENTO “PURO”” 6.5. ¿CÓMO SE DEFINE LA MANERA EN QUE SE MANIPULARÁN LAS VARIABLES INDEPENDIENTES” 6.6. ¿CUÁL ES EL SEGUNDO REQUISITO DE UN EXPERIMENTO “PURO” 6.7. ¿CUÁNTAS VARIABLES INDEPENDIENTES Y DEPENDIENTES DEBEN INCLUIRSE EN UN EXPERIMENTO” 6.8. ¿CUÁL ES EL TERCER REQUISITO DE UN EXPERIMENTO “PURO” 6.9. ¿CÓMO SE LOGRA EL CONTROL Y LA VALIDEZ INTERNA? . 6.9.1. Varios grupos de comparación 6.9.2. Equivalencia de los grupos 6.10. UNA TIPOLOGÍA SOBRE LOS DISEÑOS EXPERIMENTALES GENERALES 6.11. PRE-EXPERIMENTOS 6.12. EXPERIMENTOS “VERDADEROS” 6.13. ¿QUÉ ES LA VALIDEZ EXTERNA” 6.14. ¿CUÁLES PUEDEN SER LOS CONTEXTOS DE EXPERIMENTOS” 6.15. ¿QUÉ TIPO DE ESTUDIO SON LOS EXPERIMENTOS” 6.16. ¿EMPAREJAMIENTO EN LUGAR DE ASIGNACIÓN AL AZAR? 6.17. ¿QUÉ OTROS EXPERIMENTOS EXISTEN?: CUASIEXPERIMENTOS 6.18. PASOS AL REALIZAR UN EXPERIMENTO O CUASIEXPERIMENTO RESUMEN
    • CONCEPTOS BÁSICOS EJERCICIOS BIBLIOGRAFÍA SUGERIDACAPÍTULO SIETE. DISEÑOS NO EXPERIMENTALES DE INVESTIGACION 7.1. ¿QUÉ ES LA INVESTIGACIÓN NO EXPERIMENTAL” 7.2. ¿CUÁLES SON LOS TIPOS DE DISEÑOS DE INVESTIGACIÓN NO EXPERIMENTAL? 7.2.1. Investigación transaccional o transversal 7.2.2. Investigación longitudinal 7.2.3. Comparación de los diseños transaccionales y longitudinales. 7.3. ¿CUÁLES SON LAS CARACTERÍSTICAS DE LA INVESTIGACIÓN NO EXPERIMENTAL EN COMPARACIÓN CON LA INVESTIGACIÓN EXPERIMENTAL” 7.4. ¿QUÉ RELACIÓN EXISTE ENTRE EL TIPO DE ESTUDIO, LAS HIPÓTESIS Y EL DISEÑO DE INVESTIGACIÓN” RESUMEN CONCEPTOS BÁSICOS EJERCICIOS BIBLIOGRAFÍA RECOMENDADA EJEMPLOCAPÍTULO OCHO. ¿CÓMO SELECCIONAR UNA MUESTRA” 8.1. ¿QUIÉNES VAN A SER MEDIDOS” 8.2. ¿CÓMO SE DELIMITA UNA POBLACIÓN” 8.3. ¿CÓMO SELECCIONAR LA MUESTRA” 8.3.1. Tipos de muestra 8.4. ¿CÓMO SE HACE UNA MUESTRA PROBABILÍSTICA? 8.4.1. El tamaño de la muestra 8.4.2. Muestra probabilística estratificada 8.4.3. Muestreo probabilístico por racimos 8.5. ¿CÓMO SE LLEVA A CABO EL PROCEDIMIENTO DE SELECCIÓN” 8.5.1. Tómbola 8.5.2. Números Random o números aleatorios 8.5.3. Selección sistemática de elementos muestreales. 8.6. LOS LISTADOS Y OTROS MARCOS MUESTRALES... 8.6.2. Mapas 8.6.3. Volúmenes 8.6.4. Horas de transmisión 8.7. TAMAÑO ÓPTIMO DE UNA MUESTRA Y TEOREMA DEL LÍMITE CENTRAL 8.8. ¿CÓMO SON LAS MUESTRAS NO PROBABILÍSTICAS” 8.8.1. La muestra de sujetos voluntarios 8.8.2. La muestra de expertos 8.8.3. Los sujetos-tipos 8.8.4. La muestra por cuotas RESUMEN GLOSARIO .. EJERCICIOS BIBLIOGRAFÍA SUGERIDA
    • CAPITULO NUEVE. RECOLECCIÓN DE LOS DATOS 9.1. ¿QUÉ IMPLICA LA ETAPA DE RECOLECCIÓN DE LOS DATOS” 9.2. ¿QUÉ SIGNIFICA MEDIR” 9.3. ¿QUÉ REQUISITOS DEBE CUBRIR UN INSTRUMENTO DE MEDICIÓN” 9.4. ¿CÓMO SE SABE SI UN INSTRUMENTO DE MEDICIÓN ES CONFIABLE Y VÁLIDO” 9.5. ¿QUÉ PROCEDIMIENTO SE SIGUE PARA CONSTRUIR UN INSTRUMENTO DE MEDICIÓN” 9.6. ¿DE QUE TIPOS DE INSTRUMENTOS DE MEDICIÓN O RECOLECCIÓN DE LOS DATOS DISPONEMOS EN LA INVESTIGACIÓN SOCIAL” 9.6.1. Escalas para medir las actitudes 9.6.2. Cuestionarios 9.6.3. Análisis del contenido 9.6.4. Observación 9.6.5. Pruebas e inventarios estandarizados 9.6.6. Sesiones en profundidad 9.6.7. Otras formas de recolección de los datos 9.6.8. Combinación de dos o más instrumentos de recolección de los datos 9.7. ¿CÓMO SE CODIFICAN LAS RESPUESTAS A UN INSTRUMENTO DE MEDICIÓN” RESUMEN CONCEPTOS BÁSICOS EJERCICIOS BIBLIOGRAFÍA SUGERIDA EJEMPLOCAPÍTULO DIEZ. ANÁLISIS DE LOS DATOS 10.1. ¿QUÉ PROCEDIMIENTO SE SIGUE PARA ANALIZAR LOS DATOS” 10.2. ¿QUÉ ANÁLISIS DE LOS DATOS PUEDEN EFECTUARSE” 10.3. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA PARA CADA VARIABLE 10.3.1. ¿Qué es una distribución de frecuencias” 10.3.2. ¿Qué elementos contienen una distribución de frecuencias? . . . 10.3.3. ¿De qué otra manera pueden presentarse las distribuciones de frecuencias” 10.3.4. Las distribuciones de frecuencias también se pueden graficar como polígonos de frecuencias 10.3.5. ¿Cuáles son las medidas de tendencia central” 10.3.6. Cálculo de la media o promedio 10.3.7. ¿Cuáles son las medidas de la variabilidad? 10.3.8. Procedimientos para calcular la desviación estándar 10.3.9. La varianza 10.3.10. ¿Cómo se interpretan las medidas de tendencia central y de la variabilidad? 10.3.11. ¿Hay alguna otra estadística descriptiva” 10.3.12.¿Cómo se traducen las estadísticas descriptivas al inglés? . . . 10.3.13. Nota final 10.4. PUNTUACIONES “Z” 10.5. RAZONES Y TASAS 10.6. ESTADÍSTICA INFERENCIAL: DE LA MUESTRA A LA POBLACIÓN
    • 10.6.1. ¿Para qué es útil la estadística inferencial” 10.6.2. ¿En qué consiste la prueba de hipótesis” 10.6.3. ¿Qué es una distribución muestral9 10.6.4. ¿Qué es el nivel de significancia” 10.6.5. ¿Cómo se relacionan la distribución muestral y el nivel de significancia” 10.6.6. Una vez que se ha definido el nivel de significancia, ¿qué hacemos para ver si nuestra hipótesis sobre la media poblacional es aceptada o rechazada? 10.6.7. ¿Por qué es importante otro concepto: el intervalo de confianza? 10.6.8. ¿Se pueden cometer errores al realizar estadística inferencial? . 10.7. ANÁLISIS PARAMÉTRICOS 10.7.1. ¿Cuáles son los presupuestos o presuposiciones de la estadística paramétrica? 10.7.2. ¿Cuáles son los métodos o pruebas estadísticas paramétricas más utilizadas” 10.7.3. ¿Qué es el coeficiente de correlación de Pearson? 10.7.4. ¿Qué es la regresión lineal” 10.7.5. ¿Qué es la prueba “t”” 10.7.6. ¿Qué es la prueba de diferencia de proporciones” 10.7.7. ¿Qué es el análisis de varianza unidireccional? (oneway) . . . 10.7.8. ¿Qué es el análisis factorial de la varianza? (ANOVA) análisis de varianza de K-direcciones) 10.7.9. ¿Qué es el análisis de covarianza? 403 10.8. ANÁLISIS NO PARAMÉTRICOS 407 10.8.1. ¿Cuáles son laspresuposiciones de la estadística no paramétrica” 10.8.2. ¿Cuáles son los métodos o pruebas estadísticas no paramétricas más utilizadas” 10.8.3. ¿Qué es la Ji cuadrada o chi cuadrada” 10.8.4. ¿Qué son los coeficientes de correlación e independencia para tabulaciones cruzadas” 10.8.5. ¿Qué otra utilización tienen las tablas de contingencia” 10.8.6. ¿Qué son los coeficientes de correlación por rangos ordenados de SpearmanyKendall” 10.9. CÁLCULO DEL COEFICIENTE DE CONFIABILIDAD ALFA-CRON BACH 10.10. ANÁLISIS MULTIVARIADO 10.10.1. ¿Qué son los métodos de análisis multivariado” 10.10.2. ¿Qué es la regresión múltiple” 10. 10.3. ¿Qué es el análisis lineal de patrones o “path” analisis” 10.10.4. ¿Qué es el análisis de factores” 10.10.5.¿Qué es el análisis multivariado de varianza (MANOVA)? . . . 10.10.6. ¿Hay otros métodos multivariados?10.11. ¿CÓMO SE LLEVAN A CABO LOS ANÁLISIS ESTADÍSTICOS? RESUMEN CONCEPTOS BÁSICOS EJERCICIOS BIBLIOGRAFÍA SUGERIDA EJEMPLO
    • CAPÍTULO ONCE. ELABORACIÓN DEL REPORTE DE INVESTIGACIÓN 11.1. ANTES DE ELABORAR EL REPORTE DE INVESTIGACIÓN DEBEMOS DEFINIR AL RECEPTOR O USUARIO 11.2. EL REPORTE DE INVESTIGACIÓN 11.3. ¿CÓMO SE PRESENTA EL REPORTE DE INVESTIGACIÓN” RESUMEN CONCEPTOS BÁSICOS EJERCICIOS BIBLIOGRAFÍA RECOMENDADA EJEMPLO APÉNDICES
    • INTRODUCCIÓNEl libro que a continuación se presenta trata de los diferentes pasos o etapas al llevar a cabo una investigaciónsocial. Muestra las actividades que un investigador debe realizar en cada etapa de un estudio. Y se refiere aun tipo particular de investigación: la investigación científica. Este término suele provocar en algunosestudiantes escepticismo, confusión y —a veces— molestia. Hay estudiantes que piensan que la investigacióncientífica es algo que no tiene relación con la realidad cotidiana. Otros estudiantes piensan que es “algo” quesolamente se acostumbra hacer en centros muy especializados e institutos con nombres largos y complicados.También hay quien piensa que la investigación científica es propia de personas de edad avanzada, con pipa,lentes, barba y pelo canoso y desaliñado. Incluso algunos consideran que la investigación científica es algocomplicado, muy difícil de aplicar y que requiere un talento especial. Sin embargo, la investigación científicano es nada de esto. En primer lugar, tiene que ver con la realidad. En ella se abordan temas como lasrelaciones interpersonales, el matrimonio, la violencia, la televisión, el trabajo, las enfermedades, laselecciones. presidenciales, las emociones humanas, la manera de vestimos, la familia y otros más que formanparte de lo cotidiano de nuestras vidas. En resumen, el libro trata de una clase de investigación, aquella que essocial y científica. De hecho, todos los seres humanos hacemos investigación frecuentemente. Cuando nos gusta unapersona que conocimos en alguna junta, reunión o un salón de clases, tratamos de investigar si le podemosresultar atractivos. Cuando un amigo está enojado con nosotros, buscamos investigar las razones. Cuando nosinteresa un gran personaje histórico, investigamos cómo vivió y murió. Cuando buscamos empleo, nosdedicamos a investigar quién ofrece trabajo y en qué condiciones. Cuando nos agrada un platillo, nos interesainvestigar los ingredientes. Éstos son sólo algunos ejemplos de nuestro afán por investigar. Es algo quehacemos desde niños, ¿o alguien no ha visto a un bebé tratando de investigar de dónde proviene un sonido? La investigación científica es esencialmente como cualquier tipo de investigación, sólo que másrigurosa y cuidadosamente realizada. Podemos definirla como un tipo de investigación “sistemática,controlada, empírica, y crítica, de proposiciones hipotéticas sobre las presumidas relaciones entre fenómenosnaturales” (Kerlinger, 1975, p. 11). Que es “sistemática y controlada” implica que hay una disciplinaconstante para hacer investigación científica y que no se dejan los hechos a la casualidad. “Empírica”significa que se basa en fenómenos observables de la realidad. Y “crítica” quiere decir que se juzgaconstantemente de manera objetiva y se eliminan las preferencias personales y los juicios de valor. Es decir,llevar a cabo investigación científica es hacer investigación en forma cuidadosa y precavida. La investigación puede cumplir dos propósitos fundamentales: a) producir conocimiento y teorías(investigación básica) y b) resolver problemas prácticos (investigación aplicada). Gracias a estos dos tipos deinvestigación la humanidad ha evolucionado. La investigación es la herramienta para conocer lo que nosrodea y su carácter es universal. Como señala uno de los científicos de nuestros tiempos, Carl Sagan, alhablar del posible contacto con extraterrestres: “Si es posible, pues, comunicarse, sabemos ya de qué tratarán las primeras comunicaciones: trataránsobre la única cosa que las dos civilizaciones tienen de modo seguro en común, a saber, la ciencia. Podría serque el interés mayor fuera comunicar información sobre música, por ejemplo, o sobre convenciones sociales;pero las primeras comunicaciones logradas serán de hecho científicas” (Sagan, 1978, p,6). Y la investigación científica es un proceso, término que significa dinámico, cambiante y continuo.Este proceso está compuesto por una serie de etapas, las cuales se derivan unas de otras. Por ello, al llevar acabo un estudio o investigación, no podemos omitir etapas ni alterar su orden. Quienes han dudado de esterequisito de la investigación científica, violándolo, han pagado muy caro el precio: la investigación resultanteno es válida o confiable, o no cumple con los propósitos por los cuales se realizó, deja de ser científica. Porejemplo, querer elaborar un instrumento para recolectar datos sin haber revisado previamente la literaturasobre el tema lleva inevitablemente al error o —al menos— a graves deficiencias en dicho instrumento. Laprincipal característica de la investigación científica es que debemos seguir ordenada y rigurosamente elproceso.
    • FIGURA 1.1 ETAPAS DEL PROCESO DE INVESTIGACIÓN
    • Los autores que han publicado libros sobre el proceso de investigación científica aplicado a diversasdisciplinas y áreas del conocimiento abarcan las mismas etapas. A veces difieren en la manera de nombrarlas,pero en esencia son lo mismo. Los pasos o etapas del proceso de investigación científica son explicados a lolargo de este libro y se presentan de acuerdo al orden en que deben realizarse. A continuación se resumengráficamente estas etapas y el capítulo del libro al que corresponden (figura 1.1). Con la aplicación del proceso de investigación científica se generan nuevos conocimientos, los cualesa su vez producen nuevas ideas e interrogantes para investigar, y es así como avanzan las ciencias y latecnología.El presente libro tiene como objetivos:Que el lector 1. Entienda que la investigación es un proceso compuesto por distintas etapas sumamente interrelacionadas. 2. Cuente con un manual que le permita llevar a cabo investigaciones. 3. Comprenda diversos conceptos de investigación que generalmente han sido tratados de manera compleja y poco clara. 4. Perciba la investigación como algo cotidiano y no como algo que solamente le corresponde a los profesores y científicos. 5. Pueda recurrir a un solo texto de investigación —porque éste es autosuficiente— y no tenga que recurrir a una gran variedad de obras debido a que unas tratan algunos aspectos y otras explican aspectos que no son incluidos en aquellas.El libro está orientado a cursos de investigación, metodología, metodología de la investigación, métodos deanálisis y similares dentro del campo de las ciencias sociales o del comportamiento. Es decir, es útil paraciencias o disciplinas como la psicología, ciencias de la comunicación, sociología, antropología, trabajosocial, ciencia política. Y también puede servir para cursos de administración.Este texto puede utilizarse en cursos introductorios, intermedios y avanzados a nivel de licenciatura (carrera)o en cursos básicos de metodología a nivel de postgrado. Los temas más complejos de los capítulos titulados“Recolección de los datos” y “Análisis de los datos” (capítulos 9 y 10) pueden omitirse en cursosintroductorios e intermedios. Asimismo, los lectores pueden optar por omitir los temas que vayan más allá delos propósitos del curso en el que se utilice el libro. Roberto Hernández Sarnpieri Carlos Fernández-Collado Pilar Bapista Lucio
    • La idea: nace un proyectode investigación PROCESO DE INVESTIGACIÓN Primer paso CONCEBIR LA IDEA A INVESTIGAROBJETIVOS DE APRENDIZAJEQue el alumno:1) Sea capaz de generar ideas potenciales para investigar desde una perspectiva científica.2) Conozca las fuentes que pueden inspirar investigaciones científicas.SÍNTESISEl capítulo plantea la forma como se inician las investigaciones: mediante ideas. Asimismo se habla de las fuentes queinspiran ideas de investigación y la manera de desarrollarlas, para así poder formular planteamientos de investigacióncientífica.1.1. ¿CÓMO SE ORIGINAN LAS INVESTIGACIONES?Las investigaciones se originan en ideas. Para iniciar una investigación siempre se necesita una idea; todavía no seconoce el substituto de una buena idea. Las ideas constituyen el primer acercamiento a la realidad que habrá deinvestigarse.Fuentes de ideas de investigaciónExiste una gran variedad de fuentes que pueden generar ideas de investigación, entre las cuales podemos mencionar lasexperiencias individuales, materiales escritos (libros, revistas, periódicos y tesis), teorías, descubrimientos producto deinvestigaciones, conversaciones personales, observaciones de hechos, creencias y aun presentimientos. Sin embargo, lasfuentes que originan las ideas no se relacionan con la calidad de éstas. El hecho de que un estudiante lea un artículocientífico y extraiga de él una idea de investigación no implica que ésta sea mejor que la de otro estudiante que la obtuvomientras veía una película o un juego de béisbol en la televisión. Estas fuentes pueden generar ideas, cada una porseparado o conjuntamente. Por ejemplo, alguien puede ver sucesos de violencia en los estadios de fútbol al asistir avarios partidos y de ahí comenzar a desarrollar una idea para efectuar una investigación. Después puede platicar su ideacon algunos amigos y precisarla un poco más o modificarla; posteriormente puede leer información al respecto enrevistas y periódicos hasta que llegue a consultar artículos científicos sobre violencia, pánico colectivo, muchedumbres,psicología de las masas, eventos deportivos masivos, etcétera.
    • Lo mismo podría suceder con el caso del sexo, la liberación de la mujer, la drogadicción, las relaciones familiares, laamistad, los anuncios publicitarios en radio y otros temas.Cómo surgen las ideas de investigaciónUna idea puede surgir donde se congregan grupos (restaurantes, hospitales, bancos, industrias, universidades y otrasmuchas formas de asociación) o al observar las campañas para legisladores y otros puestos de elección popular —alguien podría preguntarse: ¿sirve toda esta publicidad para algo?, ¿tantos letreros, carteles y bardas pintadas tienenalgún efecto en los votantes?—. Igualmente, las ideas pueden generarse al leer una revista de divulgación popular (porejemplo, al terminar un articulo sobre la política exterior norteamericana, alguien puede concebir una investigaciónsobre las actuales relaciones entre Estados Unidos y Latinoamérica), al estudiar en casa, al ver la televisión o asistir alcine (la película “Annie Hall” o “Dos Extraños Amantes”, del director Woody Alíen, podría sugerirle a alguna personauna idea para investigar algún aspecto de las relaciones heterosexuales), al charlar con otras personas, al recordar algúnsuceso vivido, etcétera.Vaguedad de las ideas inicialesLa mayoría de las ideas iniciales son vagas y requieren analizarse cuidadosamente para que sean transformadas enplanteamientos mas precisos y estructurados. Como mencionan Labovitz y Hagedorn (1976), cuando una personadesarrolla una idea de investigación debe familiarizarse con el campo de conocimiento donde se ubica la idea. Porejemplo, una joven al reflexionar acerca del noviazgo puede preguntarse: ¿qué aspectos influyen para que un hombre yuna mujer tengan un noviazgo cordial y satisfactorio para ambos?, y decide llevar a cabo una investigación que estudielos factores que intervienen en la evolución del noviazgo. Sin embargo, hasta este momento su idea es vaga y debeespecificar diversas cuestiones tales como si piensa incluir en su estudio todos los factores que pueden influir en elnoviazgo o solamente algunos de ellos, si va a concentrarse en novios de cierta edad o de varias edades, si lainvestigación tendrá más bien un enfoque psicológico o más bien sociológico. Para que continúe desarrollando suinvestigación es necesario que se introduzca dentro del área de conocimiento en cuestión. Deberá platicar, coninvestigadores en el campo, sobre las relaciones interpersonales (psicólogos clínicos, psicoterapeutas, comunicólogos,psicólogos sociales, por ejemplo), buscar y leer algunos artículos y libros que hablen del noviazgo, conversar con variasparejas de novios, ver algunas películas educativas sobre el tema y realizar otras conductas similares para familiarizarsecon su objeto de estudio: el noviazgo. Una vez que se haya adentrado en el tema, estará en condiciones de precisar suidea de investigación.Necesidad de conocer los antecedentesPara adentrarse en el tema es necesario conocer los estudios, investigación y trabajos anteriores. El conocer lo que se hahecho con respecto a un tema ayuda a:1) No investigar — de la misma manera— alguna cuestión que ya ha sido estudia- da muy afondo (“pretender descubrir la rueda”). Esto implica que una buena investigación debe ser novedosa, lo que puede lograrse ya sea tratando un tema no estudiado, profundizando en uno poco o medianamente conocido o dándole un enfoque diferente o innovador a un problema aunque ya haya sido examinado repetidamente (por ejemplo, la familia es un tema muy estudiado; sin embargo, si alguien la analiza desde una perspectiva diferente —digamos la manera en que se presenta en las telenovelas mexicanas—, le está dando a su investigación un enfoque novedoso).2) Estructurar más formalmente la idea de investigación. Por ejemplo, una persona al ver un programa televisivodonde se incluyan escenas con alto contenido de sexo (los personajes muestren conductas sexuales, aparezcan actossexuales, etc.), puede interesarse por llevar a cabo una investigación en torno a este tipo de programas. Sin embargo, nosabe cómo abordar el tema, su idea es confusa y no se encuentra estructurada; consulta entonces diversas fuentesbibliográficas al respecto, platica con alguien que conoce la temática y analiza más programas con contenidos sexuales;y una vez que ha profundizado en el campo de estudio correspondiente, puede esbozar con mayor claridad y formalidadlo que desea investigar. Vamos a suponer que decide centrarse en un estudio de los efectos que dichos programas tienenen la conducta sexual de cierto tipo de televidentes —digamos los adolescentes— o enfocar el tema desde otro punto devista (investigar si hay o no una cantidad considerable de programas con alto contenido sexual en la televisiónvenezolana, por qué canales y en qué horarios se transmiten, qué situaciones muestran este tipo de contenido, en qué
    • forma lo hacen). Y así su idea ha sido precisada en mayor medida.3) Seleccionar la perspectiva principal desde la cual se abordará la idea de investigación (psicológica, sociológica,antropológica, comunicológica). En efecto, aunque los fenómenos del comportamiento humano son los mismos, puedenser analizados en diversas formas según la disciplina dentro de la cual se enmarque fundamentalmente la investigación.Por ejemplo, si se estudian las organizaciones básicamente desde el punto de vista comunicológico, el interés secentraría en aspectos tales como las redes y flujos de comunicación en las organizaciones (quién se comunica con quién,con qué propósitos y qué resultados se obtienen), los medios de comunicación, los tipos de mensajes que se emiten, lasobrecarga de información, la distorsión y la omisión de la información. Por otra parte, si se estudian más bien desde unaperspectiva sociológica, la investigación se ocuparía de aspectos tales como la estructura jerárquica en lasorganizaciones, los perfiles socioeconómicos de sus miembros, la migración de los trabajadores de áreas rurales a zonasurbanas y su ingreso a centros fabriles, las ocupaciones y otros aspectos. Si se adopta un enfoque principalmentepsicológico se analizarían otros aspectos como los procesos de liderazgo, la personalidad de los miembros de laorganización, la motivación en el trabajo. Y si se utilizara un encuadre fundamentalmente mercadológico de lasorganizaciones, se investigarían —por ejemplo— cuestiones como los procesos de compra-venta, la evolución de losmercados, las relaciones entre empresas que compiten dentro de un mercado.Desde luego, la mayoría de las investigaciones, a pesar de que se ubiquen dentro de un enfoque particular, no puedenevitar —en mayor o menor medida— tocar temas que se relacionan con distintos campos o disciplinas (por ejemplo, lasteorías de la agresión social desarrolladas por los psicólogos han sido utilizadas por los comunicólogos para investigarlos efectos que la violencia televisada tiene en la conducta de los niños que se exponen a ella). Por ello, cuando secomenta el enfoque seleccionado se habla de “enfoque principal o fundamental” y no de “enfoque único”. La elecciónde una u otra perspectiva tiene importantes implicaciones en el desarrollo de un estudio. También es común que seefectúen investigaciones interdisciplinarias que abordan un tema utilizando varios enfoques.Investigación previa de los temasEs evidente que, cuanto mejor se conozca un tema, el proceso de afinar la idea será más eficiente y rápido. Desde luego,hay temas que han sido más investigados que otros y, en consecuencia, su campo de conocimiento se encuentra másestructurado. Estos casos requieren planteamientos más específicos. Podríamos decir que hay:a) temas ya investigados, estructurados y formalizados (sobre los cuales se pueden encontrar documentos escritosy otros materiales que reportan los resultados de investigación y/o análisis anteriores);b) temas ya investigados pero menos estructurados y formalizados (sobre los cuales hay investigación hecha peropocos documentos escritos y otros materiales que reporten esta investigación; el conocimiento puede estar disperso o noser accesible. De ser así, habrá que buscar las investigaciones no publicadas y acudir a medios informales como expertosen el tema, profesores, amigos, etcétera);c) temas poco investigados y poco estructurados (los cuales requieren un esfuerzo para encontrar lo que se hainvestigado aunque sea escaso), yd) temas no investigados.Cómo generar ideasDankhe (1986) menciona diversos criterios que inventores famosos han sugerido para generar ideas de investigaciónproductivas, entre las cuales destacan:a) Las buenas ideas intrigan, alientan y excitan al investigador de manera personal. Al elegir un tema parainvestigar y más concretamente una idea, es importante que ésta nos resulte atractiva. No hay nada más tedioso quetrabajar en una investigación que no nos interesa. En la medida en que la idea estimule y motive al investigador, éste secompenetrará más en el estudio y tendrá una mayor predisposición para salvar los obstáculos que se le presenten.b) Las buenas ideas de investigación “no son necesariamente nuevas pero sí novedosas” —como se mencionóantes—. En muchas ocasiones es necesario actualizar o adaptar los planteamientos derivados de investigacionesefectuadas en contextos diferentes (otras culturas, edades de las personas, condiciones ambientales, épocas).c) Las buenas ideas de investigación pueden servir para elaborar teorías y la solución de problemas. Una buenaidea puede conducir a una investigación que ayude a formular, integrar o probar una teoría o a iniciar otros estudios que,aunados a la investigación, logren constituir una teoría.
    • En otros casos, las ideas dan origen a investigaciones que ayuden a resolver problemas. Por ejemplo, un estudio que sediseñe para analizar los factores que provocan conductas delictivas en los adolescentes, puede colaborar al estable-cimiento de programas tendientes a resolver diversos problemas de delincuencia juvenil.RESUMEN1. Las investigaciones se originan en ideas, las cuales pueden provenir de distintas fuentes y la calidad de dichasideas no está necesariamente relacionada con la fuente de donde provengan.2. Frecuentemente las ideas son vagas y deben ser traducidas en problemas más concretos de investigación, paralo cual se requiere una revisión bibliográfica de la idea.3. Las buenas ideas deben alentar al investigador, ser novedosas y servir para la elaboración de teorías y laresolución de problemas.CONCEPTOSBÁSICOSIdeas de investigaciónFuentes generadoras de las ideas de investigaciónEnfoque de la investigaciónTema de investigaciónEstructuración de la idea de investigaciónPerspectiva de la investigación Innovación de la investigaciónEJERCICIOS1. Vea una película romántica y deduzca dos ideas de investigación.2. Seleccione una revista científica (véase el anexo núm. 1) y un artículo de la misma, y deduzca dos ideas deinvestigación.3. Compare las ideas deducidas de la película y del articulo y conteste las siguientes preguntas: ¿Son fructíferastodas las ideas?, ¿cuáles ideas son más útiles, las derivadas de la película o del articulo científico?, ¿cómo surgieron lasideas?4. Elija una idea de investigación que habrá de ir desarrollando conforme lea el libro.BIBLIOGRAFÍASUGERIDAREYNOLDS, P.D. (1971). A primer in theory construction. lndianapolis, Indiana: The Bobbs-Merrill Company Inc., 11ava impresión de 1983. Capítulo “The idea” (La idea), PP. 21-43.EJEMPLO:La televisión y el niñoDescribir los usos que de la televisión hace el niño y las gratificacionesque obtiene al ver programas televisivos. 
    • Planteamiento del problema: objetivos,preguntas de investigación yPROCESO DE INVESTIGACIÓNSegundo pasoPLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA DE INVESTIGACIÓN:• Establecer objetivos de investigación.• Desarrollar las preguntas de investigación.• Justificar la investigación y analizar su viabilidad.
    • justificación del estudioOBJETIVOS DE APRENDIZAJEQue el alumno:1) Formule de manera lógica y coherente problemas de investigación científica.2) Esté capacitado para redactar objetivos y preguntas de investigación científica.3) Comprenda los criterios para evaluar un problema de Investigación científica.SÍNTESISEn este capítulo se mostrará la manera en que la idea se desarrolla y se transforma en el planteamiento delproblema de investigación científica. Es decir, el capitulo trata sobre cómo plantear un problema deinvestigación científica. Tres elementos son fundamentales para plantear un problema: objetivos deinvestigación, preguntas de investigación y justificación de la investigación. En el capitulo se discuten estoselementos.2.1. ¿QUÉ ES PLANTEAR EL PROBLEMA DE INVESTIGACIÓN?Una vez que se ha concebido la idea de investigación y el científico, estudiante o experto social hanprofundizado el tema en cuestión (acudiendo a la bibliografía básica, así como consultando a otrosinvestigadores y fuentes diversas), se encuentran en condiciones de plantear el problema de investigación.En realidad, plantear el problema no es sino afinar y estructurar más formalmente la idea de investigación.El paso de la idea al planteamiento del problema puede ser en ocasiones inmediato, casi automático, o bienllevar una considerable cantidad de tiempo; lo que depende de qué tan familiarizado esté el investigador conel tema a tratar, la complejidad misma de la idea, la existencia de estudios antecedentes, el empeño delinvestigador y las habilidades personales de éste. El seleccionar un tema, una idea, no coloca inmediatamenteal investigador en una posición que le permita comenzar a considerar qué información habrá de recolectar,por qué métodos y cómo analizará los datos que obtenga. Antes necesita formular el problema específico entérminos concretos y explícitos y de manera que sea susceptible de ser investigado por procedimientoscientíficos (Selltiz et al., 1976).Como señala Ackoff (1953), un problema correctamente planteado está parcialmente resuelto, a mayorexactitud corresponden más posibilidades de obtener una solución satisfactoria. El investigador debe sercapaz no sólo de conceptuar el problema sino también de verbalizarlo de forma clara, precisa y accesible. Enalgunas ocasiones el investigador sabe lo que desea hacer pero no puede comunicarlo a los demás y esnecesario que realice un esfuerzo por traducir su pensamiento a términos que sean comprensibles, pues en laactualidad la mayoría de las investigaciones requieren la colaboración de otras personas.
    • Criterios de planteamiento del problemaLos criterios —de acuerdo con Kerlinger (1975)— para plantear adecuadamente el problema de investigaciónson:1) El problema debe expresar una relación entre dos o más variables.2) El problema debe estar formulado claramente y sin ambigüedad como pregunta (por ejemplo, ¿quéefecto?, ¿en qué condiciones...?, ¿cuál es la probabilidad de...?¿cómo se relaciona ____________ con________________...?etcétera.3) El planteamiento implica la posibilidad de prueba empírica. Es decir, de poder observarse en larealidad. Por ejemplo, si alguien piensa estudiar qué tan sublime es el alma de los adolescentes, estáplanteando un problema que no puede probarse empíricamente pues lo sublime” y “el alma” no sonobservables. Claro que el ejemplo es extremo, pero nos recuerda que las ciencias trabajan con aspectosobservables y medibles en la realidad.2.2. ¿QUÉ ELEMENTOS CONTIENE EL PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA DE INVESTIGACIÓN?2.2.1. Objetivos de investigaciónLos elementos para plantear un problema son tres y están relacionados entre sí: los objetivos que persigue lainvestigación, las preguntas de investigación y la justificación del estudio.En primer lugar, es necesario establecer qué pretende la investigación, es decir, cuáles son sus objetivos. Hayinvestigaciones que buscan ante todo contribuir a resolver un problema en especial —en este caso debemencionarse cuál es y de qué manera se piensa que el estudio ayudará a resolverlo— y otras que tienen comoobjetivo principal probar una teoría o aportar evidencia empírica a ésta.Los objetivos deben expresarse con claridad para evitar posibles desviaciones en el proceso de investigación ydeben ser susceptibles de alcanzarse (Rojas, 1981); son las guías del estudio y durante todo el desarrollo delmismo deben tenerse presentes. Evidentemente, los objetivos que se especifiquen han de ser congruentesentre sí. Por ejemplo, pongamos el caso de la joven interesada en llevar a cabo una investigación en torno alos factores que intervienen en el desarrollo del noviazgo. Una vez que se ha familiarizado con este temaencuentra que, según algunos estudios, los factores más importantes son la atracción física, la confianza, laproximidad física (que vivan cerca y se vean con cierta frecuencia), el grado en que cada uno de los noviosrefuerza positivamente la autoimagen del otro (retroalimenta la autoestima de la pareja) y la similitud entreambos (que compartan la misma religión, valores, creencias y actitudes centrales). Entonces los objetivos desu estudio podrían ser:• Determinar si la atracción física, la confianza, la proximidad física, el reforzamiento de la autoestimay la similitud tienen una influencia importante en el desarrollo del noviazgo entre jóvenes guatemaltecos.• Evaluar cuáles de los factores mencionados tienen mayor importancia en el desarrollo del noviazgoentre jóvenes guatemaltecos.• Analizar si hay o no diferencia entre los hombres y las mujeres con respecto a la importanciaatribuida a cada uno de estos factores.• Analizar si hay o no diferencias entre las parejas de novios de distintas edades en relación con laimportancia asignada a cada uno de estos factores.También es conveniente comentar que durante la investigación pueden surgir objetivos adicionales,modificarse los objetivos iniciales e —incluso— ser sustituidos por nuevos objetivos, dependiendo de ladirección que tome la investigación.2.2.2. Preguntas de investigación
    • Además de definir los objetivos concretos de la investigación, es conveniente plantear a través de una ovarias preguntas —según sea el caso— el problema que se estudiará. Plantear el problema de investigación enforma de preguntas tiene la ventaja de presentarlo de manera directa, minimizando la distorsión (Christensen,1980).Desde luego, no siempre en la pregunta o preguntas se comunica el problema en su totalidad, con toda suriqueza y contenido. A veces solamente el propósito del estudio es formulado aunque la pregunta o preguntasdeben resumir lo que habrá de ser la investigación. Al respecto, no podemos decir que haya una formacorrecta (una “receta de cocina”) de expresar todos los problemas de investigación, pues cada uno de ellosrequiere un análisis particular. Las preguntas generales deben aclararse y delimitarse para esbozar el área—problema y sugerir actividades pertinentes para la investigación (Ferman y Levin, 1979).Hay preguntas demasiado generales que no conducen a una investigación concreta como: ¿por qué algunosmatrimonios duran más que otros?, ¿por qué hay personas más satisfechas en su trabajo que otras?, ¿en quéprogramas de televisión hay muchas escenas de sexo?, ¿cambian con el tiempo las personas que van apsicoterapia?, ¿los gerentes se ponen “más la camiseta de la compañía” que los obreros?, ¿cómo se relacionanlos medios de comunicación con el voto? Las preguntas no deben utilizar términos ambiguos ni abstractos.Estas preguntas que se citaron constituyen más bien ideas iniciales que es necesario refinar y precisar paraque guíen el inicio de un estudio.La última pregunta, por ejemplo, habla de medios de comunicación colectiva”, término que implica la radio,la televisión, los periódicos, las publicaciones, el cine, los anuncios publicitarios en exteriores y otros más.Asimismo, se menciona “voto”, sin especificar el tipo ni el contexto y sistema social (si se trata de unavotación política de nivel nacional o local, sindical, religiosa, para elegir al representante de una cámaraindustrial o a otro funcionario). Y aún pensando que fuera el voto para una elección presidencial, la relaciónexpresada no lleva a diseñar actividades pertinentes para desarrollar una investigación, a menos que se pienseen “un gran estudio” que analice todas las posibles vinculaciones entre ambos términos (medios decomunicación colectiva y voto). En efecto, como está formulada la pregunta, origina una gran cantidad dedudas como: ¿se investigarán los efectos que la difusión de propaganda a través de dichos medios tiene en laconducta de los votantes?; ¿se analizará el papel de estos medios como agentes de socialización política encuanto al voto?; ¿se investigará en qué medida se incrementa el número de mensajes políticos en los mediosde comunicación masiva durante épocas de elecciones?; ¿acaso se estudiará cómo los resultados de unavotación afectan lo que opinan las personas que manejan tales medios? Es decir, no queda claro qué se va ahacer en realidad. Lo mismo ocurre con las otras preguntas, son demasiado generales. En lugar de ellas debenplantearse preguntas mucho más específicas como: ¿el tiempo que un matrimonio dedica diariamente aplaticar sobre su relación tiene que ver con cuánto tiende a perdurar ésta?, ¿cómo están vinculadas lasatisfacción laboral y la variedad en el trabajo en la gestión gerencial en grandes empresas industriales enVenezuela?, ¿las comedias televisivas norteamericanas traducidas al español contienen mayor cantidad desexo que las comedias televisivas mexicanas?, ¿conforme se desarrollan las psicoterapias aumentan odeclinan las expresiones verbales de discusión y exploración de planes futuros personales que manifiestan lospacientes?; ¿existe alguna relación entre el nivel jerárquico y la motivación intrínseca en el trabajo, en lasempresas gubernamentales de Buenos Aires?, ¿cuál es el promedio de horas diarias de televisión que ven losniños colombianos de áreas urbanas?, ¿la exposición por parte de los votantes a los debates en televisión decandidatos a la Presidencia de Brasil está correlacionada con la decisión de votar o abstenerse?Las preguntas pueden ser más o menos generales como se mencionó anteriormente, pero en la mayoría delos casos es mejor que sean más precisas. Desde luego, hay macroestudios que investigan muchasdimensiones de un problema y que —inicialmente— pueden plantear preguntas más generales. Sin embargo,casi todos los estudios (particularmente las tesis) tratan de cuestiones más específicas y limitadas.Asimismo, como sugiere Rojas (1981), es necesario establecer los límites temporales y espaciales del estudioy esbozar un perfil de las unidades de observación (personas, periódicos, viviendas, escuelas, etc.), perfil queaunque es tentativo resulta muy útil para tener una idea más clara del tipo de investigación que habrá de
    • llevarse a cabo. Desde luego, es muy difícil que todos estos aspectos sean incluidos en la pregunta opreguntas de investigación, pero pueden plantearse una o varias preguntas y acompañarlas de una breveexplicación del tiempo, lugar y unidades de observación del estudio.EJEMPLOUn asesor en cuestiones de organización puede decidir llevar a cabo un estudio sobre los medios decomunicación que utilizan los altos ejecutivos y plantear las siguientes preguntas de investigación: ¿cuálesson los medios de comunicación que utilizan con mayor frecuencia los niveles gerenciales —o similares— ensu trabajo?, ¿qué tipo de información se transmite a través de dichos medios?, ¿con qué propósitos se usacada medio? En estas preguntas no se han especificado diversas cuestiones que es necesario aclarar medianteuna breve explicación. En el ejemplo, ésta podría ser la siguiente: ‘La investigación incluirá las siguientesformas de comunicación en las organizaciones: la interacción diádica ‘cara a cara’, las reuniones en grupospequeños, el teléfono, la comunicación a través de terceras personas, la correspondencia (cartas, memoranda,avisos, notas, oficios), las reuniones en grandes grupos, los tableros de aviso, las terminales de computadora,el boletín y otras publicaciones de la empresa, y las grabaciones. Se abarcaran solamente los tres nivelesjerárquicos más altos de las empresas que cuenten con más de mil trabajadores del área metropolitana de laciudad de Bogotá’.UN EJEMPLO ADICIONALEn el ejemplo que se ha venido desarrollando sobre el noviazgo, las preguntas de investigación podrían ser:¿la atracción física, la confianza, la proximidad física, el reforzamiento de la autoestima y la similitud ejercenuna influencia significativa sobre la evaluación que hacen los novios de su relación, el interés mostrado porésta y la disposición de continuar la relación?; ¿cuál de estos factores ejerce mayor influencia sobre laevaluación de la relación, el interés mostrado por ésta y la disposición de continuar la relación?; ¿estánvinculadas entre si la atracción física, la confianza, la proximidad física, el reforzamiento de la autoestima yla similitud?; ¿existe alguna diferencia entre los hombres y las mujeres con respecto al peso que le asignan acada factor en la evaluación de la relación, el interés mostrado por ésta y la disposición de continuar larelación?; y ¿la edad está relacionada con el peso asignado a cada factor con respecto a la evaluación de larelación, el interés mostrado por ésta y la disposición a continuar la relación? Ahora bien, con una simpleojeada al tema nos daríamos cuenta de que se pretende abarcar demasiado en el problema de investigación y,a menos que se cuente con muchos recursos y tiempo, se tendría que limitar el estudio, por ejemplo a lasimilitud. Entonces se podría preguntar: ¿la similitud ejerce alguna influencia significativa sobre la elecciónde la pareja en el noviazgo y la satisfacción dentro de él?Al igual que en el caso de los objetivos, durante el desarrollo de la investigación pueden modificarse laspreguntas originales o agregarse otras nuevas; y como se ha venido sugiriendo, la mayoría de los estudiosplantean más de una pregunta ya que de este modo se pueden cubrir diversos aspectos del problema ainvestigar.2.2.3. Justificación de la investigaciónAdemás de los objetivos y las preguntas de investigación es necesario justificar las razones que motivan elestudio. La mayoría de las investigaciones se efectúan con un propósito definido, no se hacen simplementepor capricho de una persona; y ese propósito debe ser lo suficientemente fuerte para que se justifique larealización. Además, en muchos casos se tiene que explicar —ante una o varias personas— por qué esconveniente llevar a cabo la investigación y cuáles son los beneficios que se derivarán de ella. El pasantedeberá explicar a un comité escolar el valor de la tesis que piensa realizar, el investigador universitario harálo mismo con el grupo de personas que en su institución aprueba proyectos de investigación e incluso con suscolegas, el asesor tendrá que explicar a su cliente las recompensas que se obtendrán de un estudiodeterminado, igualmente el subordinado que propone una investigación a su superior deberá dar razones de lautilidad de ésta. Lo mismo ocurre en casi todos los casos.
    • Criterios para evaluar el valor potencial de una investigaciónDesde luego, una investigación puede ser conveniente por diversos motivos: tal vez ayude a resolver unproblema social o a construir una nueva teoría. Lo que algunos consideran que es relante y debe serinvestigado, para otros no lo es. Llega a diferir la opinión de las personas a este respecto. Sin embargo, sepuede establecer una serie de criterios para evaluar la utilidad de un estudio propuesto, criterios que evidente-mente son flexibles y de ninguna manera son exhaustivos. A continuación se dan algunos de estos criteriosformulados como preguntas, los cuales fueron adaptados de Ackoff (1953) y Miller (1977). Y podemos decirque, cuanto mayor número de respuestas se contesten positiva y satisfactoriamente, la investigación tendrábases más sólidas para justificar su realización.1) Conveniencia¿Qué tan conveniente es la investigación?, esto es, ¿para qué sirve?2) Relevancia social¿Cuál es su relevancia para la sociedad?, ¿quiénes se beneficiarán con los resultados de la investigación?, ¿dequé modo? En resumen, ¿qué proyección social tiene?3) Implicaciones prácticas¿Ayudará a resolver algún problema práctico?, ¿tiene implicaciones trascendentales para una amplia gama deproblemas prácticos?4) Valor teóricoCon la investigación, ¿se logrará llenar algún hueco de conocimiento?, ¿se podrán generalizar los resultados aprincipios más amplios?, ¿la información que se obtenga puede servir para comentar, desarrollar o apoyar unateoría?, ¿se podrá conocer en mayor medida el comportamiento de una o diversas variables o la relación entreellas?, ¿ofrece la posibilidad de una exploración fructífera de algún fenómeno?, ¿qué se espera saber con losresultados que no se conociera antes?, ¿puede sugerir ideas, recomendaciones o hipótesis a futuros estudios?5) Utilidad metodológica La investigación, ¿puede ayudar a crear un nuevo instrumento para recolectar y/o analizar datos?, ayuda a ladefinición de un concepto, variable o relación entre variables?, ¿pueden lograrse con ella mejoras de la forma deexperimentar con una o más variables?, ¿sugiere cómo estudiar más adecuadamente una población?Desde luego, es muy difícil que una investigación pueda responder positivamente a todas estas interrogantes;algunas veces incluso, sólo puede cumplir un criterio.2.2.4. Viabilidad de la investigaciónAdemás de los tres elementos que conforman propiamente el planteamiento del problema es necesarioconsiderar otro aspecto importante: la viabilidad o factibilidad misma del estudio; para ello debemos tomaren cuenta la disponibilidad de recursos financieros, humanos y materiales que determinarán en últimainstancia los alcances de la investigación (Rojas, 1981). Es decir, debemos preguntamos realistamente:¿puede llevarse a cabo esta investigación? y ¿cuánto tiempo tomará realizarla? Estos cuestionamientos sonparticularmente importantes cuando se sabe de antemano que se dispondrá de pocos recursos para efectuar lainvestigación.UN EJEMPLO DE IMPOSIBILIDADUn caso ilustrativo de este hecho ocurrió hace algunos años, cuando un grupo de estudiantes de ciencias de lacomunicación decidió hacer su tesis de licenciatura sobre el impacto social que podría tener el introducir latelevisión en una comunidad donde no existía. El estudio buscaba —entre otras cosas— analizar silospatrones de consumo cambiaban, las relaciones interpersonales se modificaban y las actitudes y valorescentrales de los habitantes (religión, actitudes hacia el matrimonio, la familia, la planificación familiar, el
    • trabajo) se transformaban con la introducción de la televisión. La investigación resultaba interesante porquehabla pocos estudios similares y éste aportarla información útil para el análisis de los efectos de este medio,la difusión de innovaciones y otras muchas áreas de conocimiento. Sin embargo, el costo de la investigaciónera muy elevado (habla que adquirir muchos televisores y obsequiarlos a los habitantes o rentarlos, hacerllegar a la comunidad las transmisiones, contratar a bastante personal, realizar considerables erogaciones enviáticos, etc.), y superaba —por mucho— las posibilidades económicas de los estudiantes, aun cuandoconsiguieran financiamiento de algún organismo internacional y/o de una fundación. Además, llevarlabastante tiempo realizarlo (cerca de tres años), tomando en cuenta que se trataba de una tesis. Posiblementepara un investigador especializado en el área, este tiempo no resultaría un obstáculo. La cuestión “tiempo”varia en cada investigación; a veces se requieren los datos en el corto plazo, mientras que en otras ocasionesel tiempo no es un factor importante (hay estudios que duran varios años porque su naturaleza así lo exige).2.2.5. Consecuencias de la investigaciónPor otra parte, si bien no para fines científicos, es necesario que el investigador se cuestione acerca de lasconsecuencias de su estudio. En el ejemplo anterior, suponiendo que la investigación se hubiera llevado acabo, hubiera sido relevante preguntarse antes de realizarla: ¿cómo se van a ver afectados los habitantes deesa comunidad? Imaginemos que se piensa realizar un estudio sobre el efecto de una droga muy fuerte —cuyas consecuencias para el organismo se desconocen— que se usa en el tratamiento de alguna clase deesquizofrenia. Cabría reflexionar sobre la conveniencia de efectuar o no la investigación (en aras delconocimiento... ¿hasta dónde un investigador puede llegar?). Y este aspecto no contradice lo postulado sobreel hecho de que la investigación científica no estudia aspectos morales ni hace juicios de este tipo. No loshace, pero ello no implica que un investigador decida no realizar un estudio porque puede tener efectosperjudiciales para otros seres humanos. Aquí se está hablando de suspender una investigación por cuestionesde ética personal y no llevar a cabo un estudio sobre aspectos éticos o estéticos. La decisión de hacer o no unainvestigación por las consecuencias que ésta pueda tener es una decisión personal de quien la concibe. Desdeel punto de vista de los autores, también es un aspecto del planteamiento del problema que debe ventilarse, yla responsabilidad es algo muy digno de tomarse en cuenta siempre que se va a realizar un estudio.RESUMEN1. Plantear el problema de investigación es afinar y estructurar más formalmente la idea deinvestigación, desarrollando tres elementos: objetivos de investigación, preguntas de investigación yjustificación de ésta. Los tres elementos deben ser capaces de guiar a una investigación concreta y conposibilidad de prueba empírica.2. Los objetivos y preguntas de investigación deben ser congruentes entre si e ir en la misma dirección.3. Los objetivos establecen qué pretende la investigación, las preguntas nos dicen qué respuestas debenencontrarse mediante la investigación y la justificación nos indica por qué debe hacerse la investigación.4. Los criterios principales para evaluar el valor potencial de una investigación son: conveniencia,relevancia social, implicaciones prácticas, valor teórico y utilidad metodológica. Además debe analizarse laviabilidad de la investigación y sus posibles consecuencias.5. El planteamiento de un problema de investigación científico no puede incluir juicios morales oestéticos. Pero debe cuestionarse si es o no ético llevarlo a cabo.CONCEPTOS BÁSICOSPlanteamiento del problemaObjetivos de investigaciónPreguntas de investigaciónJustificación de la investigaciónCriterios para evaluar una investigaciónViabilidad de la investigaciónConsecuencias de la investigación
    • EJERCICIOS1. Vea una película sobre estudiantes (de nivel medio o superior) y su vida cotidiana, deduzca una idea,después consulte algunos libros o artículos que hablen sobre esa idea y finalmente plantee un problema deinvestigación en torno a dicha idea (objetivos, preguntas y justificación de la investigación>.2. Seleccione un artículo de una revista científica que contenga los resultados de una investigación yresponda las siguientes preguntas: ¿cuáles son los objetivos de esa investigación?, ¿cuáles las preguntas?,¿cuál su justificación?3. Respecto a la idea que eligió en el capítulo uno, transfórmela en un planteamiento del problema deinvestigación. Pregúntese: ¿los objetivos son claros, precisos y llevarán a la realización de una investigaciónen la “realidad”?, ¿son ambiguas las preguntas?, ¿qué va a lograrse con este planteamiento?, ¿es posiblerealizar esta investigación? Además evalúe su planteamiento de acuerdo con los criterios expuestos en estecapítulo.4. Compare los siguientes objetivos y preguntas de investigación. ¿Cuál de ambos planteamientos esmás especifico y claro?, ¿cuál piensa que es mejor?Planteamiento 1Objetivo: Analizar el efecto de utilizar a un profesor autocrático versus un profesor democrático en elaprendizaje de conceptos matemáticos elementales en niños de escuelas públicas ubicadas en zonas rurales.El estudio se realizaría con niños que asisten a su primer curso de matemáticas.Planteamiento 2Objetivo: Analizar las variables que se relacionan con el proceso de enseñanza-aprendizaje de los niñosde edad preescolar. lanteamiento 1 PPregunta: ¿El estilo de liderazgo (democrático-autocrático) del profesor se encuentra relacionado con el nivelde aprendizaje de conceptos matemáticos elementales?Planteamiento 2Pregunta: ¿Cuáles son las variables que se relacionan con el proceso de enseñanza-aprendizaje? ¿No piensa que el segundo planteamiento es demasiado global? Y respecto al primero, ¿podría mejorarse? Ysi puede mejorarse, ¿de qué manera?5. Calificativos que no pueden aceptarse en un planteamiento de un problema de investigación:Ambiguo VagoGlobal ConfusoGeneral IninteligibleVasto IncomprensibleInjustificable DesorganizadoIrracional IncoherentePrejuicioso Inconsistente¿Qué otros calificativos no puede aceptar un problema de investigación?BIBLIOGRAFÍA SUGERIDAKERLINGER, FN. (1975). Investigación del comportamiento: técnicas y metodología. México, D.F.: Nuevaeditorial Interamericana. Capítulo dos (“Problemas e hipótesis”), Pp. 16-28. Hay nuevas ediciones en españolde esta obra clásica de la metodología.EJEMPLO:La televisión y el niñoObjetivos:1. Describir el uso que los niños de la Ciudad de México hacen de los medios de comunicación colectiva.2. Indagar el tiempo que los niños de la Ciudad de México dedican a ver la televisión.3. Describir cuáles son los programas preferidos de los niños de la Ciudad de México.
    • 4. Determinar las funciones y gratificaciones de la televisión para el niño de la Ciudad de México.5. Conocer el tipo de control en el caso de la Ciudad de México que ejercen los padres sobre la actividad de ver televisión de sushijos.6. Analizar qué tipos de niños ven más la televisión.Preguntas de investigación:¿Cuál es el uso que los niños de la Ciudad de México hacen de los medios de comunicación colectiva?¿Cuánto tiempo dedican a ver la televisión diferentes tipos de niños?¿Cuáles son los programas preferidos de dichos niños?¿Cuáles son las funciones y gratificaciones de la televisión para el niño?¿Qué tipo de control ejercen los padres sobre sus hijos en relación con la actividad de ver televisión?Jusificación:Para la mayoría de los niños el ver televisión, dormir e ir a la escuela constituyen sus principales actividades. Asimismo,la televisión es el medio de comunicación preferido por los niños. Se estima que en promedio, el niño ve televisión treshoras diariamente, y se calculó en un reporte de la agencia de investigación Nielsen que, al cumplir los 15 años, un niñoha visto cerca de 15 000 horas de contenidos televisivos. Este hecho ha generado diversos cuestionamientos de padres,maestros, investigadores y —en general— de la sociedad sobre la relación niño-televisión y los efectos de ésta sobre elinfante. Así, se ha considerado trascendente estudiar dicha relación con el propósito de analizar el papel que en la vidadel niño desempeña un agente de socialización tan relevante corno la televisión. El estudio planteado ayudará, entreotros aspectos, a conocer la relación niño-televisión, sus implicaciones para el desarrollo del niño y proporcionaráinformación que será útil para padres y maestros sobre cómo manejar de modo más provechoso la relación del niño conla televisión.Por otra parte, la investigación contribuirá a contrastar con datos de México, los datos sobre usos y gratificaciones de latelevisión en el niño encontrados en otros países.La investigación es viable, pues se dispone de los recursos necesarios para llevarla a cabo.La elaboración del marco teórico:revisión de la literatura y construcción deuna perspectiva teóricaPROCESO DE INVESTIGACIÓNTercer pasoELABORACIÓN DE UN MARCO TEÓRICO:• Revisión de la literaturao Detección de la literaturao Obtención de la literaturao Consulta de la literaturao Extracción y recopilación de la información de interés• Construcción del marco teórico
    • OBJETIVOS DE APRENDIZAJEQue el alumno:1) Comprenda qué actividades debe realizar para revisar la literatura pertinente a un problema deinvestigación científica.2) Desarrolle habilidades en la búsqueda y revisión de la literatura.3) Esté capacitado para, sobre la base de la revisión de la literatura, desarrollar marcos teóricos o dereferencias que contextualicen un problema de investigación científica.4) comprenda los conceptos relativos a la construcción de teorías.SÍNTESISEl capítulo comenta y profundiza la manera de contextualizar un problema de investigación científicaplanteado: integrando un marco teórico o de referencia.En el capítulo se detallan las actividades que un investigador lleva a cabo para tal efecto: detección,obtención y consulta de la literatura pertinente para el problema de investigación planteado; extracción yrecopilación de la información de interés; y construcción del marco teórico.Asimismo se define el concepto de teoría y otros relacionados con la construcción de teorías.3.1. ¿CUÁLES SON LAS FUNCIONES DEL MARCO TEÓRICO?Cuando se tiene planteado el problema de estudio (es decir, que se poseen objetivos y preguntas deinvestigación) y cuando además se han evaluado su relevancia y factibilidad, el siguiente paso consiste ensustentar teóricamente el estudio, etapa que algunos autores llaman “elaborar el marco teórico”. Elloimplica analizar y exponer aquellas teorías, enfoques teóricos, investigaciones y antecedentes en general quese consideren válidos para el correcto encuadre del estudio (Rojas, 1981).Seis funciones principalesEl marco teórico cumple diversas funciones dentro de una investigación, entre las cuales destacan lassiguientes seis:1. Ayuda a prevenir errores que se han cometido en otros estudios.2. Orienta sobre cómo habrá de llevarse a cabo el estudio. En efecto, al acudir a los antecedentes, nospodemos dar cuenta de cómo ha sido tratado un problema específico de investigación (qué tipos de estudiosse han efectuado, con qué tipo de sujetos, cómo se han recolectado los datos, en qué lugares se han llevado acabo, qué diseños se han utilizado).
    • 3. Amplía el horizonte del estudio y guía al investigador para que éste se centre en su problemaevitando desviaciones del planteamiento original.4. Conduce al establecimiento de hipótesis o afirmaciones que más tarde habrán de someterse a pruebaen la realidad.5. Inspira nuevas líneas y áreas de investigación (Yurén Camarena, 1980).6. Provee de un marco de referencia para interpretar los resultados del estudio.EJEMPLO DE UNA INVESTIGACIÓN SIN SENTIDOPor ejemplo, si estamos tratando de probar que determinado tipo de personalidad incrementa la posibilidad deque un individuo sea líder, al revisar los estudios de liderazgo en la literatura respectiva nos daríamos cuentade que tal investigación carece de sentido, pues se ha demostrado ampliamente que el liderazgo es más bienproducto de la interacción entre tres elementos: características del líder, características de los seguidores(miembros del grupo) y la situación en particular, y el poseer ciertas características de personalidad no estánecesariamente relacionado con el surgimiento de un líder en un grupo (no todos los grandes lídereshistóricos” eran extrovertidos, por ejemplo).3.2. ¿QUÉ ETAPAS COMPRENDE LA ELABORACIÓN DEL MARCO TEÓRICO?La elaboración del marco teórico comprende dos etapas: 1) la revisión de la literatura correspondiente y 2)la adopción de una teoría o desarrollo de una perspectiva teórica; ambas etapas serán tratadas acontinuación.3.3. ¿EN QUÉ CONSISTE LA REVISIÓN DE LA LITERATURA?La revisión de la literatura consiste en detectar, obtener y consultar la bibliografía y otros materiales quepueden ser útiles para los propósitos del estudio, así como en extraer y recopilar la información relevante ynecesaria que atañe a nuestro problema de investigación (disponible en distintos tipos de documentos). Estarevisión es selectiva, puesto que —generalmente— cada año se publican en diversas partes del mundo cientosde artículos de revistas, libros y otras clases de materiales dentro de las diferentes áreas del conocimiento. Sial revisar la literatura nos encontramos con que, en el área de interés hay 10 000 referencias, es evidente quetendremos que seleccionar solamente las más importantes y recientes. A continuación, analizaremos cada unade las actividades que normalmente se realizan como parte de la revisión de la literatura.3.3.1. Detección de la literatura y otros documentosDankhe (1986) distingue tres tipos básicos de fuentes de información para llevar a cabo la revisión de laliteratura:A. Fuentes primarias (directas). Constituyen el objetivo de la investigación bibliográfica o revisión dela literatura y proporcionan datos de primera mano (Dankhe, 1986). Un ejemplo de éstas son los libros,antologías, artículos de publicaciones periódicas, monografías, tesis y disertaciones, documentos oficiales,reportes de asociaciones, trabajos presentados en conferencias o seminarios, artículos periodísticos,testimonios de expertos, películas, documentales y videocintas. En el apéndice número uno se ofrece una listade las publicaciones periódicas más importantes dentro del campo de la comunicación y las ciencias delcomportamiento en general, que contienen un tipo muy importante de fuentes primarias: los artículoscientíficos.B. Fuentes secundarias. Consisten en compilaciones, resúmenes y listados de referencias publicadas enuna área de conocimiento en particular (son listados de fuentes primarias). Es decir, reprocesan informaciónde primera mano. Por ejemplo: la American Business Communication Association y la InternationalCommunication Association, publican desde 1974 —anualmente— el libro titulado “Organizational
    • Communication”, en el cual se reportan y comentan brevemente los artículos, libros, tesis y disertaciones yotros documentos relevantes dentro del campo de la comunicación en las organizaciones (publicadosbásicamente en inglés, aunque también se incluyen referencias en otros idiomas).En la figura 3.1. se reproduce un ejemplo de algunas referencias de un índice hipotético en el área de lainvestigación de la conducta humana. Es importante aclarar que no en todas las compilaciones, resúmenes eíndices ocurre así; en algunos casos no aparecen las referencias brevemente comentadas, sino sólo las citas.Por otra parte, la mayoría se encuentran en el idioma inglés, pues en el mundo occidental los Estados Unidosson quienes han mostrado un avance más significativo en el desarrollo de compilaciones e índices. Lasreferencias se listan alfabéticamente por autor o autores según la clasificación que se utilice para ordenarlas(por temas, cronológicamente, área de conocimiento, etcétera).FIGURA 3.1EJEMPLO DE UN ÍNDICE DE REFERENCIASKerlinger, E N. (1975). Investigación del comportamiento: técnicas y metodología. México, D. E: NuevaEditorial Interamericana. Primera edición en español.Presenta distintos aspectos de la investigación tales como la elaboración de hipótesis, definición de variables,algunos conceptos estadísticos fundamentales, análisis de varianza, diseños de investigación, investigaciónexperimental y de campo, las encuestas, la medición a través de diversos métodos, la regresión múltiple, elanálisis de factores y el uso de la computadora. Es un libro ‘clásico” sumamente difundido y que puedeutilizarse en cursos intermedios y avanzados.El ejemplo es ficticio, no así las referencias. Es decir, no se tomó dc ningún índice en especial, sino que fue construidopara ilustrar como generalmente las fuentes secundarias presentan a las fuentes primaras.Kerlinger, E N. (1979). En foque conceptual de la investigación del comportamiento. México, D. E: NuevaEditorial interamericana. Primera edición en español.Se centra en variables, hipótesis, relaciones, diseños estadísticos de una variable y factoriales, investigaciónexperimental y no experimental, investigación por encuestas, y desarrolla los principios de algunos análisismultivariados (análisis de varianza, regresión múltiple, correlación canónica, análisis discrimante y análisisestructural de la covarianza). Incluye varias discusiones sobre los métodos cuantitativos, significanciaestadística y un capítulo introductorio del uso de la computadora en la investigación de la conducta.Kerlinger, E N. y E. J. Pedhazur (1973). Multiple regression in behavioral research. New York: Holt,Rinehart and Winston.Texto fundamental para el análisis de regresión, el análisis univariado y multivariado de varianza, laregresión múltiple, el análisis discriminante, la correlación canónica, análisis “path” y otros métodosmultivariados. Explica la naturaleza, cálculo y aplicaciones de cada método con detalle e Incluye programasde computadora para el análisis de regresión múltiple.Krippendorff, K. (1980). Clustering. En P R. Monge y J. N. Cappella (Eds.), Multivanate techniques inhuman communication research, Pp. 259-308. New York: Academio Press.Desarrolla la técnica estadística para extraer tipologías las, conocida como “agrupamiento” (clustering)<juntar objetos o variables que comparten cualidades observadas o dividirlas en clases mutuamenteexcluyentes cuyos lazos reflejan diferencias en las cualidades observadas).Levine, R. y JE. Hunter (1971). Statistical and psychometric inference in principal components analysis.
    • Multivariate Behavioral Research, 6,105-116.Muestra la manera de realizar inferencias en el sentido estadístico y psicométrico del análisis de factores porcomponentes principales.Es importante recalcar que se dispone de índices y sumarios no solamente de libros y revistas, sino tambiénde otros materiales como cintas de video, películas, grabaciones, ponencias en congresos y seminarios,etcétera.En el apéndice número dos, se listan algunas de las principales fuentes secundarias que se utilizancomúnmente en la investigación del comportamiento.C. Fuentes terciarias. Se trata de documentos que compendian nombres y títulos de revistas y otraspublicaciones periódicas, así como nombres de boletines, conferencias y simposios; nombres de empresas,asociaciones industriales y de diversos servicios (pertinentes para las ciencias de la conducta; por ejemplo,directorios de empresas que se dedican a cuestiones de recursos humanos, mercadotecnia y publicidad,opinión pública, etc.); títulos de reportes con información gubernamental; catálogos de libros básicos quecontienen referencias y datos bibliográficos; y nombres de instituciones al servicio de la investigación(organismos nacionales e internacionales que financian proyectos de investigación, agencias de investigación,etc.). Son útiles para detectar fuentes no documentales como organizaciones que realizan o apoyan estudios,miembros de asociaciones científicas (quienes pueden asesorar en un campo en particular), instituciones deeducación superior, agencias informativas y dependencias del gobierno que efectúan investigaciones.Diferencia entre fuente secundaria y terciariaLa diferencia estriba en que la primera compendia fuentes de primera mano y la segunda fuentes de segundamano. Una fuente secundaria agrupa referencias directas (por ejemplo, artículos de satisfacción laboral:“Different goal setting treatments and their effects on performance and job satisfaction, Academy ofManagement Journal, 1977 (Sept.), vol. 29(3), 406-4 19, artículo de J.M. Ivancevichll”; “School climate andita relationship with principal’s effectiveness and teacher satisfaction, Journal of Psychological Research,1975 (sept.), vol. 2 1(3), 105—107, artículo escrito por M. Sharnu”, etc.). En cambio, una fuente terciariaagrupa compendios de fuentes secundarias (revistas que contienen artículos de satisfacción laboral: Academyof Management Joumal, Journal of Organizational Behavior and Human Performance, InvestigaciónAdministrativa, etc.).Un ejemplo de fuente terciaria sería industridata” (datos de empresas industriales) o “Directorios de mediosescritos” (datos de periódicos, revistas y otro tipo de publicaciones). Un catálogo de revistas periódicas(como, en el caso de México, el catálogo del Instituto Nacional de Estadística, Geografía e Informática —INEGI—).Inicio de la revisión de la literaturaLa revisión de la literatura puede iniciarse directamente en el acopio de las fuentes primarias, situación queocurre cuando el investigador conoce la localización de éstas, se encuentra muy bien familiarizado con elcampo de estudio (posee información completa sobre los artículos, libros u otros materiales relevantes para suinvestigación; se-be dónde se encuentran y cuáles han sido los avances de la disciplina) y tiene acceso a ellas(puede hacer uso de material de bibliotecas, filmotecas, hemerotecas, bancos de datos y servicios deinformación). Sin embargo, es poco común que suceda esto —especialmente en países donde se cuenta conun número reducido de centros de acopio bibliográfico, donde muchas veces las colecciones de revistas sonincompletas o no se encuentran actualizadas y no se dispone de muchos libros y otros documentos—.La mayoría de las veces es recomendable iniciar la revisión de la literatura consultando a uno o van osexpertos en el tema y acudir a fuentes terciarias o secundarias, para de este modo localizar y recopilar las
    • fuentes primarias, que en última instancia son el objetivo de la revisión de la literatura. Asimismo, esimportante recordar que quienes elaboran las fuentes secundarias o terciarias son especialistas en las áreas aque éstas corresponden y es necesario aprovechar adecuadamente su esfuerzo. Resulta sumamenteaconsejable, especialmente para quien no ha hecho antes una revisión de la literatura, acudir a un centro deinformación que esté conectado por terminal de computadora a distintos bancos o bases de datos (cada unode estos bancos agrupa múltiples referencias o fuentes primarias dentro de un campo de conocimiento enespecial). Además, en dichos centros se ofrece asesoría sobre a qué bancos es conveniente conectarse segúnel problema de investigación en particular. Por ejemplo, en el caso que ha venido desarrollándose sobre elnoviazgo, podríamos conectarnos a Psychological Abstracts, que incluye referencias sobre relacionesinterpersonales—entre ellas, evidentemente el noviazgo—.También hay bancos de datos que se consultan manualmente (Social Citation index, Education index,Communication Abstracta), donde las referencias se buscan en libros (la mayoría de estos bancos contienenvarios volúmenes o tomos). En el apéndice número tres se explica el proceso para conectarse a un banco obase de datos por medio de una terminal de computadora en un centro de información y la manera de utilizarlos bancos de consulta manual. Un banco de datos puede ser una fuente secundaria o terciaria según lainformación que contenga y ésta se encuentra organizada —cuando constituye una fuente secundaria—temática, alfabéticamente o cronológicamente, por lo que para consultarla resulta conveniente precisar muybien el tema de la revisión de la literatura y comenzar con el periodo (mes o año) más reciente. Esto último sedebe a que las referencias más recientes generalmente contienen la información más importante dereferencias anteriores y además datos más actuales y novedosos.En resumen, para identificar la literatura que nos interesa y que servirá para elaborar el marco teóricopodemos:a) Acudir directamente a las fuentes primarias u originales (cuando se conoce muy bien el área deconocimiento en donde se realiza la revisión de la literatura).b) Acudir a expertos en el área para que orienten la detección de la literatura pertinente y a fuentessecundarias, y así localizar las fuentes primarias (que es la estrategia de detección de referencias más común).c) Acudir a fuentes terciarias para localizar fuentes secundarias y lugares donde puede obtenerseinformación, y a través de ellas detectar las fuentes primarias de interés.3.3.2. Obtención (recuperación) de la literaturaYa identificadas las fuentes primarias pertinentes, es necesario localizarlas físicamente en las bibliotecas,filmotecas, hemerotecas, videotecas u otros lugares donde se encuentren; y obtenerlas para posteriormenteconsultarías. Desde luego, no siempre se pueden localizar todas las fuentes primarias, a veces no se disponede ellas. Por ejemplo, supongamos que entre las referencias que requieren ser localizadas está un artículopublicado en una revista científica. Puede suceder que ninguna biblioteca de la localidad reciba la revista oque tampoco tenga el número que se busca. Por ello casi nunca se dispondrá de todas las fuentes primariasque se deben consultar; pero sí es importante que se localicen y revisen la mayoría de ellas, sobre todo lasmás recientes y las que fueron escritas o editadas (en el caso de referencias escritas) o realizadas (en otroscasos) por los expertos más destacados dentro del área de interés. Para obtener fuentes primarias de que no sedispone en la localidad, se puede escribir a una biblioteca de prestigio que se encuentre en otra localidad paraver si la tienen, a la revista o compañía editorial (en el caso de revistas y libros) o a quien haya producido lavideocinta o película u otros materiales. También se puede intentar obtener un directorio de los miembros dealguna asociación científica y escribirle a un experto en el tema que nos interesa (la mayoría de estasasociaciones tiene el directorio y tal vez algún profesor universitario o investigador que conozcamos laposea). Incluso algunos centros de información conectados a bancos de datos ofrecen el servicio derecuperación de fuentes primarias y tardan un tiempo razonable en entregarlas.3.3.3. Consulta de la literatura
    • Una vez que se han localizado físicamente las fuentes primarias (la literatura) de interés, se procede aconsultarías. El primer paso consiste en seleccionar aquellas que serán de utilidad para nuestro marco teóricoespecífico y desechar aquellas que no nos sirven (en ocasiones una fuente primaria puede referirse a nuestroproblema de investigación pero no sernos útil, porque no enfoca el tema desde el punto de vista que sepretende establecer, nuevos estudios han encontrado explicaciones más satisfactorias o invalidado susresultados- o disprobado sus conclusiones, se detectaron errores de metodología, se realizaron en contextoscompletamente diferentes al de la actual investigación, etc.). En el caso de que la detección de la literatura sehaya realizado mediante compilaciones o bancos de datos donde se incluía un breve resumen de cadareferencia, se corre menos riesgo de haber elegido una fuente primaria o referencia que no vaya a ser útil.Actualmente, las fuentes primarias más utilizadas para elaborar marcos teóricos —en todas las áreas deconocimiento— son los libros, las revistas científicas y las ponencias o trabajos presentados en congresos,simposios y otros eventos similares, porque —entre otras cosas— son las fuentes primarias que sistematizanen mayor medida la información, generalmente profundizan más el tema que desarrollan, cuesta menosdinero obtenerlas y utilizarlas, y son altamente especializadas.En el caso de libros, para poder decidir si nos es útil o no, lo conveniente —por cuestión de tiempo— escomenzar analizando la tabla o índice de contenidos y el índice analítico o de materias (subject index), loscuales nos darán una pauta sobre si el libro nos sirve o no. Tratándose de artículos de revistas científicas, lomás adecuado es primero revisar el resumen, y en caso de que se considere de utilidad, se revisan lasconclusiones, comentarios o discusión al final del artículo o toda la referencia.Con el propósito de seleccionar las fuentes primarias que servirán para elaborar el marco teórico, esconveniente hacerse las siguientes preguntas: ¿se relaciona la referencia con mi problema de investigación?,¿cómo?, ¿qué aspectos trata?, ¿desde qué perspectiva aborda el tema?: ¿psicológica, antropológica,sociológica, comunico- lógica, administrativa? La respuesta a esta última pregunta es muy importante. Porejemplo, si nuestra investigación pretende estudiar la relación entre superior y subordinado en términos delefecto que la retroalimentación positiva del primero tiene en la motivación de logro del segundo (y. gr., que elsuperior felicite el subordinado cuando éste realice adecuadamente sus tareas laborales, le premieverbalmente, hable muy bien de su desempeño ante los demás compañeros de trabajo), la investigación tieneun enfoque principalmente comunicológico. Supongamos que nos encontramos un artículo que versa sobre larelación superior o jefe-subordinado, pero habla más bien de las atribuciones administrativas que cierto tipode subordinados tiene en determinadas empresas (los encargados de auditoría con respecto a sus gerentes endespachos de asesoría contable). Este artículo se elimina porque enfoca el tema desde otra perspectiva. Desdeluego, ello no implica que en muchas ocasiones no se acuda a otros campos de conocimiento para completarla revisión de la literatura; en algunos casos se encuentran referencias sumamente útiles en otras áreas.En lo que se refiere al apoyo bibliográfico, algunos investigadores consideran que no debe acudirse a obraselaboradas en el extranjero, porque —según argumentan— la información que presentan y las teorías quesostienen fueron elaboradas para otros contextos y situación. Aunque eso es cierto, no implica que debarechazarse o no utilizarse tal material; la cuestión es cómo usarlo. La literatura extranjera puede ayudar alinvestigador nacional de diversas maneras: puede ofrecerle un buen punto de partida, guiarlo en el enfoque ytratamiento que se le dará al problema de investigación, orientarlo respecto a los diversos elementos queintervienen en el problema, centrarlo en un problema específico, sugerirle cómo construir el marco teórico,etcétera.En muchas ocasiones los resultados de investigaciones efectuadas en el extranjero pueden diferir de los quese obtengan en nuestro país. Hecho que no siempre ocurre, puesto que hay diversos fenómenos delcomportamiento que presentan varias similitudes en contextos distintos (y. gr., los factores que determinan lainteligencia, la motivación laboral, la memoria, el aprendizaje de conceptos, la personalidad autoritaria, eldesarrollo del noviazgo, la delincuencia juvenil); negarlo significaría rechazar que se pueden establecerprincipios generales de la conducta humana). Pero esto no implica que se tenga que prescindir de dichasinvestigaciones (a veces las teorías —en esencia— son las mismas, pero la manera en que se aplican difiere
    • solamente en algunos aspectos e incluso en detalles). Un caso ilustrativo lo fueron los estudios de Rota(1978), cuyo propósito primordial fue analizar el efecto que la exposición a la violencia televisada tiene en laconducta agresiva de los niños. Cuando el autor citado revisó la literatura encontró que —prácticamente— nose habían realizado estudios previos en México, pero que en Estados Unidos se habían llevado a cabodiversas investigaciones y que, incluso, se poseían distintas teorías al respecto (teoría del reforzamiento,teoría de la catarsis y las teorías de los efectos disfuncionales). El autor se basó en la literaturanorteamericana y comenzó a efectuar estudios en nuestro país. Sus resultados difirieron de los encontrados enlos Estados Unidos, pero los antecedentes localizados en esta nación constituyeron un excelente marco dereferencia y un punto de partida para sus investigaciones.Una vez que se seleccionaron las referencias o fuentes primarias útiles para el problema de investigación,éstas se revisan cuidadosamente y se extrae la información necesaria para después integrarla y desarrollar elmarco teórico. Al respecto, es recomendable anotar todos los datos completos de identificación de lareferencia (como se mencionará a continuación). Desde luego, podría darse el caso de que estemos revisandouna referencia, y por alguna razón ésta tenga que devolverse inmediatamente y no sea posible recuperarlasino hasta dentro de un largo plazo (digamos un mes). Entonces podemos anotar los datos necesarios paravolver a localizarla, evitando así que se nos olviden. Pueden darse algunas situaciones que hagan convenienteanotar, por lo pronto, las referencias completas (cierres de bibliotecas o videotecas, por ejemplo), paradespués recopilar toda la demás información que se requiera. En estos casos, y si estamos acudiendo a variasbibliotecas para localizar fuentes primarias, también conviene anotar el lugar donde se localiza la referencia eincluso —de ser posible— su clave dentro del sistema de clasificación de la biblioteca, hemeroteca ovideoteca (o similar).3.3.4. Extracción y recopilación de la información de interés en la literaturaExisten diversas maneras de recopilar la información que se extraiga de las referencias, de hecho cadapersona puede idear su propio método de acuerdo a la forma en que trabaja. Algunos autores sugieren el usode fichas (Rojas, 1981; Pardinas, 1975; Garza, 1976; y Becker y Gustafson, 1976). Sin embargo, lainformación también puede recopilarse en hojas sueltas, libretas o cuadernos; hay incluso quien la graba encasetes. La manera de recopilaría es lo de menos, lo importante es que se extraigan los datos e ideasnecesarias para la elaboración del marco teórico. En algunos casos únicamente se extrae una idea, comentarioo cifra, en cambio en otros se extraen varias ideas, se resume la referencia (por ejemplo, los resultados de unainvestigación) o se reproducen textualmente partes del documento. En cualquier caso, lo que sí resultaindispensable es anotar la referencia completa de donde se extrajo la información según el tipo de que setrate:LibrosTítulo y subtítulo del libro, nombre(s) del(los) autor(es), lugar y año de edición, nombre de la editorial ycuando se trate de una reimpresión, el número de ésta.Capítulos de libros escritos, cuando éstos fueron escritos por varios autores y recopilados por una o variaspersonas (compilaciones)Título, subtítulo y número del capítulo, nombres(s) del(los) autor(es) del capítulo, título y subtítulo del libro,nombre(s) del(los) compilador(es) o editor(es) (que es diferente a la editorial), lugar y año de edición, páginadel libro en la que comienza el capítulo y página en dónde termina, nombre de la editorial, número dereimpresión (si es el caso). Cuando el capítulo ha sido publicado anteriormente en otra fuente, la citacompleta donde se expuso o publicó (siempre y cuando lo incluya el libro, generalmente aparece esta cita enalguna parte de él).Artículos de revistas
    • Título y subtítulo del artículo, nombre(s) del(los) autor(es), nombre de la revista, año, volumen, número oequivalente; página donde comienza el articulo y página donde termina.Artículos periodísticosTítulo y subtítulo del artículo, nombre(s) del(los) autor(es), nombre del periódico, sección y página(s) dondese publicó y día y año en que se publicó.Videocasetes y películasTítulo y subtítulo de la videocinta, documental filmado, película o equivalente; nombre del(los) productor(es)y director(es), nombre de la institución o empresa productora, lugar y año de producción.Trabajos presentados en seminarios, conferencias,congresos y eventos similares Título y subtítulo del trabajo, nombre(s) del(los) autor(es), nombre completo del evento y asociación,organismo o empresa que lo patrocina, mes y año en que se llevó a cabo y lugar donde se efectuó.Entrevistas realizadas a expertosNombre del entrevistado, nombre del entrevistador, fecha precisa cuando se efectuó la entrevista, medio através del cual se transcribió o difundió, tema de ésta, dirección o lugar donde se encuentra disponible y laforma en que está disponible (trascripción, cinta, videocasete, etc.).Tesis y disertacionesTitulo de la tesis, nombre(s) del(los) autor(es), escuela o facultad e institución de educación superior donde seelaboró la tesis (Escuela de Psicología de la Universidad___ ) y año.Documentos no publicados (manuscritos)Título y subtitulo del documento, nombre(s) del(los) autor(es), institución o empresa que apoya al documento(por ejemplo, si se trata de apuntes de alguna materia, es necesario anotar el nombre de ésta, el de la escuela ofacultad correspondiente y el de la institución) —hay desde luego documentos personales que carecen deapoyo institucional—; lugar y fecha (mes y año) en que fue producido o difundido el documento y ladirección donde se encuentra disponible.Con el propósito de que el lector observe qué información se requiere obtener para diversos tipos dereferencia, a fin de incluirlas en la bibliografía, se recomienda consultar las referencias bibliográficas de estelibro.Ejemplos de maneras de recopilar referenciasComo se mencionó antes, al recopilar información de referencias a veces se extrae solamente una idea,mientras que en otros casos varias ideas. Veamos algunos ejemplos de recopilación de información extraídade fuentes primarias, con objeto de ilustrar la manera en que se realiza esta recopilación en fichas o notas detrabajo bibliográfico (obsérvese que en todos los casos se incluye la referencia completa).
    • Una idea extraída de una referenciaFIGURA 3.2EJEMPLO DE UNA FICHA BIBLIOGRÁFICA CON UNA IDEAPrimero se pone el apellido del autor; de este modo la referencia se localiza más fácilmente en un fichero debiblioteca.Howitt Denis (1982). Mass media and social problems. Oxford, Inglaterra:Pergamon Press, p. 52.En una situación de crisis macrosocial (guerra, catástrofe, asesinato de una figura pública, recesióneconómica), se incrementa la necesidad de la población por obtener información de los medios decomunicación colectiva sobre los eventos de la crisis.Una cifra extraída de una referenciaFIGURA 3.3.EJEMPLO DE UNA FICHA BIBLIOGRÁFICA CON UNA CIFRAFernández-Collado, Carlos; Baptista Pilar; y Elkes Déborah (1986). La televisión y el niño. México, O. E:Editorial Oasis, p. 33.Los niños de la ciudad de México ven —en promedio— 3 horas diarias de televisión.Una idea extraída de la referencia más la opinión del investigador sobre esta idea oalguno de sus aspectosFIGURA 3.4Neisser, Ulric (1979). The concept of intelligence.En Robert J. Stennberg y Douglas K. Detterman (editores), “Human intelligence:perspectives on its theory and measurement’~. Norwood, New Jersey: AblexPublishing Corporation, Pp. 179-1 89.IdeaLa inteligencia en sí no existe excepto como un retrato de un prototipo, pero el concepto de personainteligente está basado en hechos, por ejemplo, en características humanas genuinamente correlacionadas. Lasimilitud de un individuo con el prototipo puede ser medida, pero solamente de manera parcial. No todos losatributos relevantes proporcionan por sí mismos una medición estandarizada. Tal medición parcial tiende acrear su propio prototipo y su propia categoría.OpiniónEn este sentido, una alternativa de la psicometría es no pretender medir ‘la inteligencia” como tal y hacercomparaciones entre individuos en cuanto a este prototipo general (que es ambiguo y varía de acuerdo con losdiferentes enfoques existentes para su estudio). En cambio, tal vez resultaría conveniente medir lascaracterísticas humanas que algunos han concebido como componentes de la inteligencia (fluidez verbal,orientación espacial, etc.), y hacer comparaciones entre individuos en cada una de esas características enparticular. Así, hablaríamos de que una persona posee mayor fluidez verbal que otra, etc.; pero no diríamosque es más inteligente.Análisis de una idea extraída de una referenciaFIGURA 3.5. EJEMPLO DE UNA FICHA BIBLIOGRÁFICA CON UNA IDEA ANALIZADAFreedman, Jonathan L.; Sears, David O.; y Carlsmith, J. Merrilí (1981). Social psychology. EnglewoodCliffs, New Jersey: Prentice-Hall. Cuarta edición, p. 209. Descubrir similitudes con alguien, produce mayoratracción hacia esa persona. Pero la teoría del balance sugiere que lo opuesto también ocurre, cuando alguiennos resulta atractivo; esperamos concordar con esa persona en aspectos de los cuales no hemos hablado aún
    • con ella. Es decir, las variables atracción y similitud están correlacionadas. La similitud incrementa laposibilidad de atracción y viceversa. Cuando una persona nos resulta atractiva, buscamos los aspectos quetiene en común con uno y les damos una valencia más elevada a éstos, tratando de minimizar los aspectosdisimilares.Varias ideas y datos extraídos de una referenciaFIGURA 3.6EJEMPLO DE UNA FICHA BIBLIOGRÁFICA CON VARIAS IDEAS Y DATOSPaniagua J., Maria de la Luz (1980). Grado de aplicación y mercado de trabajo de la mercadotecnia enMéxico. Centro de Investigación en Ciencias Administrativas de la Sección de Graduados de la EscuelaSuperior de Comercio y Administración, Instituto Politécnico Nacional; p. 72, 88, 89, 91.En un estudio que incluyó a 124 empresas de la Ciudad de México, Guadalajara, Monterrey, San Luis Potosí,Chihuahua, Veracruz y Saltillo (66% ubicadas en la Cd. de México, el 11% en Guadalajara, el 8% enMonterrey y el 14% de las demás ciudades) se encontró -entre otros aspectos— lo siguiente:1) El 74% de las empresas no tienen planes futuros en el área de mercadotecnia.2) Las empresas más antiguas son los que aplican en mayor medida la mercadotecnia (hay una relaciónentre la fecha de constitución de la empresa y el grado de aplicación de la mercadotecnia).4) A mayor tamaño de las empresas, más altos son los salarios que ofrecen al personal que trabaja en elárea de mercadotecnia.5) Las empresas de mayor tamaño presentan más variedad de profesiones entre su personal del área demercadotecnia.6) A mayor tamaño de la empresa, mayor número de puestos hay en el área de mercadotecnia.3) A mayor tamaño de las empresas, mayor el grado en que aplican la mercadotecnia (correlación = .40,p<.00l).Reproducción textual de una o varias partes de la referenciaFIGURA 3.7EJEMPLO DE UNA FIGURA BIBLIOGRÁFICA CONREPRODUCCIÓN TEXTUALSegovia, Rafael (1982). La politización del niño mexicano. México, D.F: El Colegio de México, Pp. 104-105.‘En la escuela primaria hay una clara tendencia a señalar enemigos entre aquellos países sobre los que setiene una escasa información (Francia e Inglaterra) que pronto ceden ante aquellos que se empiezan a conocer(la URSS y Cuba), o sea que, en caso de no haber un nuevo elemento capaz de crear un halo de hostilidad entorno a una nación, como el socialismo o el comunismo, la idea de enemistad va desapareciendo.Pero incluso la enemistad hacia los países socialistas no crece: o se estabiliza, o se refugia en los grupos debajo status social, como los obreros y los campesinos, donde se dan mayores niveles de intolerancia. Elrechazo del socialismo se produce como era de esperarse, también en los estados menos desarrollados delpaís”.Resumen de una referenciaFIGURA 3.8EJEMPLO DE UNA FICHA BIBLIOGRÁFICA QUE RESUMEBarnett, George A. y McPhail Thomas L. (1980). An examination of the relationship of United Statestelevision and canadian identity. International Journal of lntercultural Relations, vol. 4, pp. 21 9-232.La investigación se centra en analizar el impacto que tiene el importar programas de televisión sobre laidentidad nacional de un país. Concretamente se estudia el efecto que la televisión norteamericana tiene sobre
    • la identidad nacional canadiense. Al analizar los resultados obtenidos en una muestra de 149 estudiantescanadienses inscritos en una Universidad de Ottawa, se encontró que aquellos que ven más programas detelevisión americana, tienden a percibirse a sí mismos más americanos y menos canadienses. Las personasque ven una cantidad extrema de televisión norteamericana se identificaron más con el concepto de “EstadosUnidos” que con el concepto “Canadá”.El estudio utilizó la técnica de escalamiento métrico multidimensional y el programa de computación Galileo,versión 3.9. Asimismo, los resultados se basaron en comparaciones entre el “yo” y los conceptos “EstadosUnidos” y “Canadá”.UNA REFERENCIAWiersman (1986) sugiere una excelente manera de resumir una referencia que incluye: 1) cita o datosbibliográficos, 2) problema de investigación, 3) sujetos, 4) procedimiento(s) de la investigación y 5)resultados y conclusiones. La figura 3.9 seríaFIGURA 3.9EJEMPLO DE FICHA BIBLIOGRÁFICA SUGERIDA POR W. WIERSMASPURGEON, PETER; HICKS, CAROLYN; y TERRY, ROSALYN. A preliminary investigation into sexdifferences in reported friendship determinants amongst a group of early adolescents. The British Journal ofSocial Psychology, Vol. 22, Pp.63-64.Problema: Determinar si hay diferentes tipos globales de relación amistosa entre sexos y dentro de cada sexo,así como los determinantes de dichos tipos globales.Sujetos: 26 adolescentes de 11 a 12 años de edad (15 jovencitas y 11 muchachos) que cursan el último año deescuela básica (middle school).Procedimiento: A los sujetos se les administró un cuestionario para avalar un rango de determinantes de laamistad, el cuestionario estuvo basado en descubrimientos de investigación sobre las razones másimportantes subyacentes en la formación y mantenimiento de la amistad. Se incluyeron preguntas cerradas(con escala de cinco puntos) concernientes a razones ambientales, sociológicos y de personalidad; ypreguntas abiertas acerca de la naturaleza de la amistad y la relación amistosa. Asimismo, se les pidió quecalificaran a su mejor amigo(a) en cada pregunta, y a su segundo y tercer amigo(a).Resultados y conclusiones D:En el caso de las jovencitas, las razones para vincularse con su mejor amiga son cualitativamente diferentesde las razones para vincularse a su segunda o tercera mejor amiga. Los aspectos más importantes para lamejor amistad fueron-en orden— “jugar juntas”, “sentarse juntas” y tener “la misma actitud positiva” hacia la escuela. Menosimportante resultó “vivir cerca”. Respecto a la segunda y tercera mejor amiga, los aspectos más relevantesfueron similares en ambos casos (v.g., “actitud positiva” hacia la escuela, “agradar a la maestra” y “sentarsejuntas”. En cambio, “visitar el hogar de la otra persona y viceversa” es menos importan.En contraste, el orden de aspectos importantes de la amistad entre los jóvenes es idéntico entre los tres niveles(mejor amigo, segundo y tercer lugar). Los aspectos más destacados fueron: “actitud negativa” hacia laescuela, “jugar y sentarse juntos”. “Visitar el hogar del otro y viceversa” fue menos importante.Desde un punto de vista global, las percepciones de ambos sexos en relación con los determinantesimportantes de la amistad son muy similares (r—+.82, p—0.01). Las respuestas a las preguntas abiertasfueron clasificadas como situacionales, contractuales o psicológicamente internas. Los resultados demos-traron un paso a través de las fases de la amistad. El 97% de las relaciones amistosas de las jovencitas estánbasadas en razones psicológicas internas, mientras que para los jóvenes se distribuyen entre razonespsicológicas internas (54%) y contractuales (45%).
    • Esta investigación inicial revela que, para ambos sexos, los aspectos más importantes en la amistadadolescente son similares, pero que hay diferencias en la variación de niveles de amistad que puede reflejarpreferencias por actividades distintas o tasas de maduración entre ambos sexos.Cuando ya ha sido extraído y recopilada —de las referencias pertinentes para nuestro problema deinvestigación— la información que nos interesa, estaremos en posición de lo que propiamente se denomina“elaborar el marco teórico”, el cual se basará en la integración de la información recopilada.El primer paso que para tal efecto puede llevarse a cabo es ordenar la información recopilada, siguiendo unoo varios criterios lógicos y adecuados al tema de la investigación. A veces se ordena la informacióncronológicamente, en otras ocasiones por subtemas o por teorías, etc. Así, por ejemplo, si utilizamos fichaspara recopilar la información, las ordenamos de acuerdo con el criterio que hayamos definido. Hay quientrabaja siguiendo su propio método de organización; en definitiva lo que importa es que el método sea eficaz.3.4. ¿CÓMO SE CONSTRUYE EL MARCO TEÓRICO?Uno de los propósitos de la revisión de la literatura es analizar y discernir si la teoría existente y lainvestigación anterior sugiere una respuesta —aunque sea parcial— a la pregunta o preguntas deinvestigación o una dirección a seguir dentro del tema de nuestro estudio (Dankhe, 1986). La literaturarevisada nos puede revelar, en relación con nuestro problema de investigación, lo siguiente:1) Que existe una teoría completamente desarrollada, con abundante evidencia empírica2 y que seaplica a nuestro problema de investigación.2) Que hay varias teorías que se aplican a nuestro problema de investigación.3) Que hay “piezas y trozos” de teoría con apoyo empírico moderado o limitado, que sugieren variablespotencialmente importantes y que se aplican a nuestro problema de investigación (generalizaciones empíricaso microteorías).4) Que solamente existen guías aún no estudiadas e ideas vagamente relacionadas con el problema deinvestigación (Dankhe, 1986).En cada caso, varía la estrategia que habremos de utilizar para construir nuestro marco teórico. Pero antes dehacerlo es necesario explicar algunos términos que se han venido manejando en este apartado; por ejemplo,¿qué es una teoría? y ¿cuáles son sus funciones? Hagamos pues una pausa y revisemos estos conceptos.Hemos de aclarar que mucho podría decirse acerca de una teoría (hay incluso obras completas dedicadasúnicamente a hablar de este tema); sin embargo; debido a que no es el propósito principal del libro ahondaren este tema, sólo trataremos algunos aspectos de él.3.4.1. Acepciones del término teoríaEl término “teoría” ha sido empleado de diferentes formas para indicar varias cuestiones distintas. Al revisarla literatura al respecto, nos encontramos con definiciones contradictorias o ambiguas; además, conceptoscomo “teoría”, “orientación teórica”, “marco teórico de referencia”, “esquema teórico” o “modelo” se usanocasionalmente como sinónimos y otras veces sólo con leves matices diferenciales (Sjoberg y Nett, 1980, p.40). En ocasiones se ha hecho uso del término para indicar una serie de ideas que una persona tiene respectode algo (“yo tengo mi propia teoría sobre cómo educar a los hijos”). Otra concepción ha sido considerar lasteorías como conjuntos de ideas no comprobables e incomprensibles, que están en las mentes de losprofesores y los científicos y que tienen muy poca relación con la “realidad” (Black y Champion, 1976). Muyfrecuentemente, las teorías son vistas como algo totalmente desvinculado de la vida cotidiana. Hay inclusoquienes piensan que debido a que no tratan problemas relevantes” de la vida diaria (por ejemplo, comoconseguir trabajo o hacerse rico, conquistar a una muchacha, ganar dinero en un casino, tener una vidamatrimonial feliz, superar una tragedia), no son de ninguna utilidad (Black y Champion, 1976). De acuerdocon este punto de vista, sólo cuando las teorías pueden mostrarnos cómo vivir mejor deben seriamentetomarse en cuenta.
    • También, hay quienes creen que la teoría representa simples ideas para las cuales no han sido ideadosprocedimientos empíricos relevantes para medirlas. Esta concepción confiere a la teoría de cierta cualidadmística (Black y Champion, 1976). Desde esta perspectiva, la información obtenida de la realidad sobre unaproposición teórica sirve únicamente para ser refutada porque no captura toda la “esencia” o el “corazón” uotra cualidad no medible del fenómeno que se investiga (Black y Champion, 1976). Una vez que un2 La evidencia cmp¡rica se refiere a los datos de la realidad quc apoyan o dan testimonio dc una o vanasafirmaciones. Se dice que una teoría ha recibido apoyo o evidencia empírica, cuando hay investigaciones científicas quchan demostrado que sus postulados son ciertos en la rcatidad observable o medible. Las proposiciones o afinnaciones deuna teoría pueden tener diversos grados de evidencia empírica: a) si no hay evidcncia cnipírica ni en ravor ni en contrade una afirmación, a ésta se le denomina “hipótesis; b) si hay apoyo empinco, pem éstc es moderado, a la afirmación oproposición suele denominársele “generalización empírica”; y e) si la evidencia empírica es abrumadora, hablamos dc“ley” (Reynolds, 1971, p. 80).fenómeno es medible u observable, deja de ser importante desde el punto de vista teórico. Para los que estánde acuerdo con este enfoque, aparentemente lo teórico es aquello que no se puede medir, que escapa alescrutinio empírico. En consecuencia, no importa cuánta investigación se lleve a cabo, ésta resulta “teórica-mente irrelevante” o, al menos, de trascendencia secundaria.Estas interpretaciones, a nuestro juicio erróneas, han provocado controversias y han conducido a lainvestigación por diferentes caminos.Asimismo, algunos científicos del comportamiento humano han identificado cualquier clase deconceptualización con la teoría. Conceptos como “nacionalismo”, cultura”, “medios de comunicacióncolectiva”, “opinión pública”, al ser definidos y utilizados en la interpretación de materiales de investigación,son equiparados con la teoría social (Sjoberg y Nett, 1980). Así se habla de “teoría de la opinión pública”,“teoría de la información , teoría de la socialización”, etcétera.Otro uso del término es el de la teoría como el pensamiento de algún autor, se identifica la teoría con lostextos de autores clásicos de las ciencias del comportamiento como Carlos Marx, Max Weber, EmileDurkheim, Burhus Frederic Skinner, Wilbur Schramm, Sigmund Freud. Pero esto significaría igualar elconcepto “teoría” con la “Historia de las ideas” (Sjoberg y Nett, 1980). Como parte de esta noción de teoría,algunos utilizan el término como sinónimo de “escuela de pensamiento”.Hay quienes conciben la teoría como esquema conceptual (Ferman y Levin, 1979). En este sentido la teoríase considera un conjunto de conceptos relacionados que representan la naturaleza de una realidad(psicológica, social, física, política, económica). Por ejemplo, en Psicología Social, los esquemas de la figura3.10 —que relacionan varios conceptos— se consideran representaciones de teorías motivacionales de laagresión.FIGURA 3.10ESQUEMATIZACIÓN DE ANÁLISIS MOTIVACIONALESALTERNATIVOS DE LA AGRESIÓN3
    • 3 Extraído de Bandura (1978, p.17)Desde luego, como cualquier tipo de esquemas, los esquemas conceptuales que representan teorías noguardan toda la riqueza que éstas poseen. Los esquemas de la figura 3.10, si bien relacionan conceptos -incluso secuencialmente y nos dan un panorama de las razones por las que surge la agresión, no especificancómo se relacionan los conceptos entre sí, únicamente se señala que cada concepto tiene un efecto sobre otro.Por ejemplo, el tercer esquema (teoría del aprendizaje social) no nos indica si las “experiencias aversivas” ylas “inducciones del estímulo” están relacionadas; tampoco se menciona cómo se provoca la reacción final(se sabe que depende de la excitación emocional y de las consecuencias anticipadas, pero no se especifica quétipo de consecuencias están asociadas con la dependencia o con la agresión, la resolución constructiva delproblema, etc.); ni si con mayor cantidad de experiencias aversivas se incrementa la excitación emocional.Así, encontramos que el esquema es simplemente una guía para comprender la agresión, pero no nos da todoslos elementos para entenderla con profundidad.Lo mismo sucede con los otros dos esquemas que, aunque son más sencillos, únicamente relacionanconceptos. El segundo, por ejemplo, no nos señala si a mayor frustración corresponde mayor impulsoagresivo; o a mayor frustración, menor impulso agresivo. Evidentemente en este caso, ya sea por nuestralógica o porque estamos familiarizados con el fenómeno, sabemos que lo primero es lo que ocurrenormalmente (a mayor agresión, corresponde mayor impulso agresivo y mayor probabilidad de que sepresente una conducta agresiva con más intensidad). Pero esto se debe a nuestro conocimiento obtenido porotras fuentes, no debido al esquema en sí.La definición científicaFinalmente, otros investigadores conceptúan la teoría como explicación final. Dentro de este significado, lateoría consiste en un conjunto de proposiciones interrelacionadas, capaces de explicar por qué y cómo ocurreun fenómeno. En palabras de Kerlinger (1975, p. 9): “una teoría es un conjunto de constructos (conceptos),definiciones y proposiciones relacionadas entre sí, que presentan un punto de vista sistemático de fenómenosespecificando relaciones entre variables, con el objeto de explicar y predecir los fenómenos”.4El significado de teoría que adoptaremos en el libro es este último, el cual se encuentra presente —en mayoro menor medida— en diversos autores además de Kerlinger. Por ejemplo: “Una teoría es un conjunto de
    • proposiciones relacionadas sistemáticamente que especifican relaciones causales entre variables” (BlackyChampion, 1976, p. 56); “Las teorías no sólo consisten en esquemas o tipología conceptuales, sino quecontienen proposiciones semejantes a leyes que interrelacionan dos o más conceptos o variables al mismotiempo. Más aún, estas proposiciones deben estar interrelacionadas entre sí” (Blalock. 1984, p. 12); “Unateoría es un conjunto de proposiciones interrelacionadas lógicamente en la forma de afirmaciones(aserciones) empíricas acerca de las propiedades de clases infinitas de eventos o cosas” (Gibbs, 1976, p. 5).Un último comentario sobre’las teorías como consumación de la explicación es que pueden acompañarse deesquemas, diagramas o modelos gráficos (incluso muchas los usan porque resulta conveniente para finesdidácticos y para ilustrar los conceptos teóricos más importantes). Cuando se señaló que un esquemaconceptual no especifica varios aspectos de la teoría a la que hace referencia y que no es una explicacióncompleta del fenómeno, ello no quiere decir que un esquema carezca de utilidad. Simplemente se mencionaque es un significado que se ha dado al término “teoría”. Muchos esquemas conceptuales vienenacompañados de explicaciones adicionales que nos ayudan a comprender un fenómeno; tal es el caso de lateoría del aprendizaje social y la agresión (v.g., Bandura, 1977 y 1978).4 Hemos cambiado el término “construcciones” por el de “constructos”, tal y como lo han hecho los traductores de estelibro en subsecuentes ediciones.3.4.2. ¿Cuáles son las funciones de la teoría?Una reflexión sobre la utilidad de las teoríasAlgunas personas cuando leen en el temario de una materia que van a cursar la palabra teoría, se preguntan siserá o no útil tratar con teorías y se cuestionan: ¿para qué ver las teorías si no se encuentran vinculadas con larealidad?. Claro está que cada vez son menos las personas que dudan de la utilidad de una buena teoría. Elhecho de que algunas todavía no están seguras de que compenetrarse con las teorías es algo productivo yfructífero se debe —generalmente— a que no han analizado con profundidad para qué sirve una teoría ni hanvivido la experiencia de aplicarla a una realidad. En ocasiones, no sabemos cómo aplicar una teoría al mundoreal, y no es que la teoría no pueda aplicarse sino que somos nosotros quienes no encontramos la manera dehacerlo.Otras veces, el dudar de la utilidad de una teoría se debe a una concepción errónea de ella. Hagamos elsiguiente razonamiento: la teoría es el fin último de la investigación científica, y ésta trata con hechos reales.Entonces, ¿por qué si la investigación científica está interesada en la realidad perseguiría como propósitofinal algo que no guarda relación con la realidad? Pues bien, tiene como fin último la teoría porque éstaconstituye una descripción y una explicación de la realidad.Funciones1) La función más importante de una teoría es explicar: decirnos por qué, cómo y cuándo ocurre unfenómeno. Una teoría de la personalidad autoritaria, por ejemplo, debe explicamos —entre otras cosas— enqué consiste este tipo de personalidad, cómo surge y por qué se comporta de cierta manera una personaautoritaria ante determinadas situaciones.Desde luego, una teoría puede tener mayor o menor perspectiva. Hay teorías que abarcan diversasmanifestaciones de un fenómeno. Por ejemplo, una teoría de la motivación que pretenda describir y explicarqué es y cómo surge la motivación en general; y hay otras que abarcan sólo ciertas manifestaciones delfenómeno; por ejemplo, una teoría de la motivación que busque describir y explicar qué es la motivación en
    • el trabajo, cómo se origina y qué la afecta.2) Otra función de la teoría es sistematizar o dar orden al conocimiento sobre un fenómeno o realidad,conocimiento que en muchas ocasiones es disperso y no se encuentra organizado.3) También, una función de la teoría —muy asociada con la de explicación— es la de predicción. Esdecir, hacer inferencias a futuro sobre cómo se va a manifestar u ocurrir un fenómeno dadas ciertascondiciones. Por ejemplo, una teoría adecuada de la toma de decisiones de los votantes deberá conocer cuálesson los factores que afectan el voto y, contando con información válida y confiable respecto de dichosfactores en relación con un contexto determinado de votación, podrá predecir qué candidato habrá de triunfaren tal votación. En este sentido, la teoría proporciona conocimiento de los elementos que están relacionadoscon el fenómeno sobre el cual se habrá de efectuar la predicción. Si se tuviera una teoría adecuada sobre lostemblores —la cual desde luego no existe hasta el momento de escribir este libro—, se sabría qué factorespueden provocar un sismo y cuándo es probable que ocurra. Y en el caso de que alguien familiarizado con lateoría observara que éstos factores se presentan, podría predecir —con un mayor o menor grado de error—este fenómeno, así como el momento en que sucederá.Frecuentemente, para la explicación y predicción de cualquier fenómeno o hecho de la realidad, se requiere laconcurrencia de varias teorías, una para cada aspecto del hecho (Yurén Camarena, 1980). Hay fenómenosque, por su complejidad, para poder predecirse requieren varias teorías; por ejemplo, la órbita de una naveespacial, la productividad de un individuo (en donde requeriríamos teorías de la motivación, la satisfacciónlaboral, el desarrollo de habilidades, el desempeño, etc.), el grado en que una relación marital va a lograr quelos cónyuges estén satisfechos con ella, etc. Pero es indudable que una teoría incrementa el conocimiento quetenemos sobre un hecho real.3.4.3. ¿Cuál es la utilidad de la teoría?Ahora bien, hemos venido comentando que una teoría es útil porque describe, explica y predice el fenómenoo hecho al que se refiere, además de que organiza el conocimiento al respecto y orienta a la investigaciónque se lleve a cabo sobre el fenómeno. Y alguien podría preguntar: ¿hay teorías “malas o inadecuadas”?; larespuesta es “no” (y un “no” contundente) si se trata de una teoría es porque explica verdaderamente cómo ypor qué ocurre o se manifiesta un fenómeno. Si no logra hacerlo no es una teoría, podríamos llamarlacreencia, conjunto de suposiciones, ocurrencia, especulación, preteoría o de cualquier otro modo, pero nuncateoría.Y por ello algunas personas —y con toda la razón del mundo— ven poca utilidad en las teorías debido a queleen una supuesta “teoría” y ésta no es capaz de describir, explicar y predecir determinada realidad (cuando seaplica no funciona o la mayoría de las veces no sirve). Pero no es que las teorías no sean útiles; es que “eso”(que no es una teoría) es lo que resulta inútil. Ahora bien, no hay que confundir inutilidad con inoperancia enun contexto específico. Hay teorías que funcionan muy bien en determinado contexto (por ejemplo, EstadosUnidos) pero no en otro (Guatemala). Ello no las hace inútiles, sino inoperantes dentro de un contexto.3.4.4. ¿Todas las teorías son igualmente útiles o algunas teorías son mejores que otras?Desde luego, todas las teorías aportan conocimiento y ven —en ocasiones— los fenómenos que estudiandesde ángulos diferentes (Littlejohn, 1983), pero algunas se encuentran más desarrolladas que otras ycumplen mejor con sus funciones. Para decidir el valor de una teoría se cuenta con varios criterios.3.4.5. ¿Cuáles son los criterios para evaluar una teoría?Los criterios más comunes para evaluar una teoría, son: 1) capacidad de descripción, explicación ypredicción; 2) consistencia lógica; 3) perspectiva; 4) fructificación y 5) parsimonia.1) Capacidad de descripción, explicación y predicciónUna teoría debe ser capaz de describir y explicar el fenómeno o fenómenos a que hace referencia. Describir
    • implica varias cuestiones: definir al fenómeno, sus características y componentes, así como definir lascondiciones en que se presenta y las distintas maneras en que puede manifestarse.Explicar tiene dos significados importantes (Ferman y Levin, 1979). En primer término, significa incrementarel entendimiento de las causas del fenómeno. En segundo término, se refiere “a la prueba empírica” de lasproposiciones de las teorías. Si éstas se encuentran apoyadas por los resultados, “la teoría subyacente debesupuestamente explicar parte de los datos” (Ferman, Levin, 1979, p. 33). Pero si las proposiciones no estánconfirmadas (verificadas) en la realidad, “la teoría no se considera como una explicación efectiva” (Ferman yLevin, 1979, p. 33).La predicción está asociada con este segundo significado de explicación —que depende de la evidenciaempírica de las proposiciones de la teoría— (Ferman y Levin, 1979). Si las proposiciones de una teoríaposeen un considerable apoyo empírico (es decir, han demostrado que ocurren una y otra vez tal y como loexplica la teoría) es de esperarse que en lo sucesivo vuelvan a manifestarse del mismo modo (tal y como lopredice la teoría). Por ejemplo, la teoría de la relación entre las características del trabajo y la motivaciónintrínseca explica que “a mayor variedad en el trabajo, mayor motivación intrínseca hacia éste”. Entoncesdebe ser posible pronosticar el nivel de motivación intrínseca —al menos parcialmente— al observar el nivelde variedad en el trabajo.Cuanta más evidencia empírica apoye a la teoría, mejor podrá ésta describir, explicar y predecir el fenómenoo fenómenos estudiados por ella.2) Consistencia lógicaUna teoría tiene que ser lógicamente consistente. Es decir, las proposiciones que la integran deberán estarinterrelacionadas (no puede contener proposiciones sobre fenómenos que no están relacionados entre sí), sermutuamente excluyentes (no puede haber repetición o duplicación) y no caer en contradicciones internas oincoherencias (Black y Champion, 1976).3) PerspectivaLa perspectiva se refiere al nivel de generalidad (Ferman y Levin, 1979). Una teoría posee más perspectivacuanto mayor cantidad de fenómenos explique y mayor número de aplicaciones admita. Como mencionanFerman y Levin (1979, p. 33), “el investigador que usa una teoría abstracta” (más general) “obtiene másresultados y puede explicar un número mayor de fenómenos”.4) Fructificación (heurística)La fructificación es “la capacidad que tiene una teoría de generar nuevas interrogantes y descubrimientos”(Férman y Levin, 1979, p. 34). Las teorías que originan —en mayor medida— la búsqueda de nuevosconocimientos son las que permiten que una ciencia avance más.5) ParsimoniaUna teoría parsimoniosa es una teoría simple, sencilla. Éste no es un requisito, sino una cualidad deseable deuna teoría. Sin lugar a dudas, aquellas teorías que pueden explicar uno o varios fenómenos en unas cuantasproposiciones (sin dejar de explicar ningún aspecto de ellos) son más útiles que las que necesitan un grannúmero de proposiciones para ello. Desde luego, sencillez no significa superficialidad.3.4.6. ¿Qué estrategias seguimos para construir el marco teórico: adoptamos una teoría odesarrollamos una perspectiva teórica?Después de comentar ampliamente sobre las teorías retomemos el tema de construcción del marco teórico.
    • Como se mencionó antes, la estrategia para construir nuestro marco de referencia depende de lo que nosrevele la revisión de la literatura. Veamos qué se puede hacer en cada caso.1) Existencia de una teoría completamente desarrolladaCuando nos encontramos con que hay una teoría capaz de describir, explicar y predecir el fenómeno demanera lógica y consistente, y que reúne los demás criterios de evaluación de una teoría que acaban demencionarse, la mejor estrategia para construir el marco teórico es tomar dicha teoría como la estructuramisma del marco teórico. Ahora bien, si descubrimos una teoría que explica muy bien el problema de in-vestigación que nos interesa, debemos tener cuidado de no investigar algo que ya ha sido estudiado muy afondo. Imaginemos que alguien pretende realizar una investigación para someter a prueba la siguientehipótesis referente al sistema solar: “Las fuerzas centrípetas tienden a los centros de cada planeta” (Newton,1983, p. 61). Sería ridículo, porque es una hipótesis generada hace 300 años que ha sido comprobada demodo exhaustivo y que incluso ha pasado a formar parte del saber popular.Cuando nos encontramos ante una teoría sólida que explica el fenómeno o fenómenos de interés, debemosdarle un nuevo enfoque a nuestro estudio: a partir de lo que ya está comprobado, plantear otras interrogantesde investigación (obviamente aquellas que no ha podido resolver la teoría). También llega a ocurrir que hayuna buena teoría, pero que no ha sido comprobada o aplicada a otro contexto. De ser así, puede interesarnossometerla a prueba empírica en otras condiciones (por ejemplo, una teoría de las causas de la satisfacciónlaboral desarrollada y sometida a prueba empírica en Japón que deseamos poner a prueba en Argentina oBrasil; o una teoría de los efectos de la exposición a contenidos sexuales en la televisión que únicamente hasido investigada en adultos pero no en adolescentes). En este primer caso (teoría desarrollada), nuestro marcoteórico consistirá en explicar la teoría, ya sea proposición por proposición o cronológicamente (desarrollandohistóricamente cómo evolucionó la teoría). Por ejemplo, si estuviéramos intentando resolver —mediantenuestra investigación— el siguiente cuestionamiento: ¿cuáles son las características del trabajo que serelacionan con la motivación por las tareas laborales?, al revisar la literatura nos encontraríamos con unateoría sumamente desarrollada, que ha sido referida antes como la teoría de la relación entre lascaracterísticas del trabajo y la motivación intrínseca. Esta teoría puede resumirse en el modelo de la figura3.11 (adaptado de Hackman y Oldham, 1980, p. 83).FIGURA 3.11MODERADORES DE LA RELACIÓN ENTRE LAS CARACTERÍSTICASDEL TRABAJO Y LA MOTIVACIÓN INTRÍNSECA
    • Nuestro marco teórico se basaría en esta teoría, incorporando algunas otras referencias de interés. Así elmarco podría tener la siguiente estructura:1. La motivación intrínseca con respecto al trabajo.1.1. Qué es la motivación intrínseca en el contexto laboral.1.2. La importancia de la motivación intrínseca en el trabajo: su relación con la productividad.2. Los factores del trabajo.2.1. Factores organizacionales (clima organizacional, políticas de la empresa, instalaciones, característicasestructurales de la organización: tamaño, tecnología, etc.; normas de la organización; etc.). (Tratados muybrevemente porque la investigación está enfocada en otros aspectos).2.2. Factores del desempeño (atribuciones internas, sentimientos de competencia y autodeterminación,etc.). (También tratados muy brevemente por la misma razón).2.3. Factores personales (conocimiento y habilidades personales, interés inicial por el trabajo y variablesde personalidad, necesidades de crecimiento y desarrollo, etc.). (También tratados muy brevemente).2.4. Factores de recompensa extrínseca (salario, prestaciones y otros tipos de recompensas). (Comentadosmuy brevemente).2.5. Características del trabajo.2.5.1. Variedad del trabajo.2.5.2. Identificación de las tareas laborales del individuo en el producto final.2.5.3. Importancia del trabajo.2.5.3.1. Importancia asignada por la organización.2.5.3.2. Importancia atribuida por el individuo.2.5.4. Autonomía2.5.5. Retroalimentación del desempeño.2.5.5.1. Retroalimentación proveniente de agentes externos (superiores, supervisión técnica y compañeros detrabajo, que también constituye una forma de recompensa extrínseca).2.5.5.2. Retroalimentación proveniente del trabajo en si.2.6. Otras características.
    • 3. La relación entre las características del trabajo y la motivación intrínseca. (Aquí se comentaría cómose relacionan entre sí dichas características y la forma como se vinculan —como un todo— a la motivaciónintrínseca. En esta parte del marco teórico, las características del trabajo se tomarían en conjunto, mientrasque en el apartado 2.5 se tomarían individualmente. Es decir, se explicaría el modelo de los moderadores dela relación entre las características del trabajo y la motivación intrínseca (a manera de resumen).Otra alternativa sería agrupar los factores organizacionales, los del desempeño, personales y de recompensaextrínseca en un solo apartado, puesto que de ellos sólo se hablará en términos muy generales. Así tendríamosun capitulado más sencillo.Otro enfoque para nuestro marco teórico sería el cronológico que, como dijimos antes consiste en desarrollarhistóricamente la evolución de la teoría (ir analizando las contribuciones más importantes al problema deinvestigación hasta llegar a la teoría resultante). Si lo desarrolláramos cronológicamente, podríamos tener lasiguiente estructura para nuestro marco teórico:1. La motivación intrínseca y la motivación extrínseca: una división de la motivación hacia el trabajo.2. Los modelos motivacionales clásicos para estudiar la motivación intrínseca.2.1. Antecedentes.2.2. Victor Vromm.2.3. Frederick Herzberg.2.4. Edward E. Lawler.2.5. Edward L. Dect.3. El modelo del rediseño del trabajo (R. Hackman y G. Oldham).Dentro de los apanados se hablaría de las características del trabajo que son consideradas por cada autor oenfoque en panicular, así como su relación con la motivación intrínseca. Al final se incluiría la teoríaresultante, producto de años de investigación. Ya sea que decidamos construir el marco teórico cronológica-mente o desglosar la estructura de la teoría (tratando una por una las proposiciones y elementos principales deella), lo importante es explicar claramente la teoría y la forma en que se aplica a nuestro problema deinvestigación.2) Existencia de varias teorías que se aplican a nuestro problema de investigaciónCuando al revisar la literatura nos encontramos con que hay varias teorías que tienen que ver con nuestroproblema de investigación, podemos elegir una y basarnos en ella para construir el marco teórico —ya seadesglosando la teoría o de manera cronológica— o bien tomar parte de algunas o todas las teorías a tal efecto.En la primera situación, elegimos la teoría que se evalúe más positivamente —de acuerdo con los criteriosque se comentaron antes— y que se aplique más a nuestro problema de investigación. Por ejemplo, si nosinteresan los efectos que tienen en los adolescentes los programas con alto contenido sexual en televisión,podríamos encontrarnos con que hay varias teorías que explican el efecto de ver sexo en televisión, pero quesólo una de ellas lo ha investigado en adolescentes. Evidentemente ésta debería ser la teoría queseleccionaríamos para construir nuestro marco teórico.En la segunda situación, tomaríamos de las teorías solamente aquello que se relaciona con el problema deestudio. En estos casos es conveniente que antes de construir el marco teórico, se haga un bosquejo de cómoarmarlo, teniendo cuidado de no caer en contradicciones lógicas (hay veces que diversas teorías rivalizan enuno o más aspectos de manera total; si aceptamos lo que dice una teoría tenemos que desechar lo quepostulan las demás). Cuando las teorías se excluyen unas a otras en las proposiciones más importantes(centrales), debemos elegir una sola. Pero si únicamente difieren en aspectos secundarios, tomamos lasproposiciones centrales que son más o menos comunes a todas ellas y elegimos las partes de cada teoría que
    • sean de interés y las acoplamos entre sí, cuando sea posible. Si es así, seleccionamos las proposicionesprimarias y secundarias de la teoría que cuenta con más evidencia empírica y se aplica mejor al problema deinvestigación.Lo más común es tomar una teoría como base y extraer elementos de otras teorías que nos sean de utilidadpara construir el marco teórico. En ocasiones se usan varias teorías porque el fenómeno de estudio escomplejo y está constituido de diversas conductas, y cada teoría ve al fenómeno desde una perspectivadiferente y ofrece conocimiento sobre él.3) Existencia de “piezas y trozos” de teoría (generalizaciones empíricas o microteorías)Hoy día, las ciencias de la conducta no disponen —relativamente— de muchas teorías que expliquen losfenómenos que estudian; la mayoría de las veces lo que se tiene son generalizaciones empíricas(proposiciones que han sido comprobadas en la mayor parte de las investigaciones realizadas). Al revisar laliteratura, lo más probable es que uno se encuentre con este caso y lo que se hace entonces es construir unaperspectiva teórica (en los dos casos anteriores se adoptaba una teoría). Cuando se descubre (en la revisión dela literatura) una única proposición o se piensa limitar la investigación a una generalización empírica, elmarco teórico se construye incluyendo los resultados y conclusiones a que han llegado los estudiosantecedentes de acuerdo con algún esquema lógico (cronológicamente, por variable o concepto de laproposición o por las implicaciones de las investigaciones anteriores). Por ejemplo, si nuestra pregunta deinvestigación fuera: ¿Los individuos de un sistema social que conocen primero una innovación están másexpuestos a los canales interpersonales de comunicación que quienes la adoptan con posterioridad?,5 nuestromarco teórico consistiría en comentar los estudios de difusión de innovaciones que, de una u otra manera, hanhecho referencia al problema de investigación. Comentar implicaría describir cada estudio, el contexto en quese realizó y los resultados y conclusiones a que llegó.Ahora bien, casi todos los estudios plantean varias preguntas de investigación o una pregunta de la cual sederivan varias proposiciones. En estos casos, el marco teórico también está constituido por el análisis deestudios anteriores —que se refieren a una o varias de las proposiciones—. Los estudios se comentan y se vanrelacionando unos con otros, de acuerdo —una vez más— con un criterio coherente (cronológicamente,proposición por proposición o por las variables del estudio). En ocasiones se pueden entrelazar lasproposiciones de manera lógica para construir —tentativamente— una teoría (la investigación puedecomenzar a integrar una teoría que otros estudios posteriores se encargarán de afinar y terminar de construir).Cuando nos encontramos con generalizaciones empíricas, es frecuente organizar el marco teórico por cadauna de las variables del estudio. Por ejemplo, si pretendemos investigar el efecto que tienen diversas variablesestructurales de las organizaciones (niveles jerárquicos o posiciones en la organización, tamaño de laorganización, tamaño de la unidad organizacional o área —departamento, gerencia, dirección—, tramos decontrol del supervisor, intensidad administrativa, percepción o concepción de la jerarquía y jerarquías delínea y asesoría) sobre la comunicación entre superior y subordinado6, nuestro marco teórico podría tener lasiguiente estructura:1. La comunicación organizacional: el enfoque psicológico centrado en el individuo y la díada versus latradición sociológica enfocada en el grupo y niveles organizacionales.2. La estructura organizacional y la comunicación entre superior y subordinado.2.1. Jerarquía.2.2. Tamaño de la organización.2.3. Tamaño de la unidad organizacional.2.4. Tramos de control en la supervisión.2.5. Intensidad administrativa.2.6. Concepción de la jerarquización: normas, políticas, roles y percepciones.2.7. Jerarquías de líneas y asesorías.En cada apartado se definiría la variable y se incluirían las generalizaciones proposiciones empíricas sobre la
    • relación entre la variable y la comunicación de superior y subordinado.Las generalizaciones empíricas que se descubran en la literatura constituyen en la base de lo que serán lashipótesis que se someterán a prueba y a veces son las hipótesis mismas. Lo mismo ocurre cuando estasproposiciones forman parte de una teoría.4) Existencia de guías aún no investigadas e ideas vagamente relacionadas con el problema deinvestigaciónEn ocasiones nos encontramos con que se han efectuado pocos estudios dentro de campo de conocimientoque nos interesa. En estos casos el investigador tiene que buscar literatura que, aunque no se refiera alproblema específico de la investigación lo ayude a orientarse dentro de él. Por ejemplo, Paniagua (1985), alllevar a cabo un revisión de la bibliografía sobre las relaciones interpersonales de comprador y vendedor en elcontexto organizacional mexicano, no detectó ninguna referencia sobre este tema en particular. Entoncestomó referencias sobre relaciones interpersonales provenientes de otros contextos (relaciones superior-subordinado, entre compañeros d trabajo y desarrollo de las relaciones en general) y las aplicó a la relacióncomprador vendedor industrial, para construir de este modo el marco teórico (por ejemplo, 1 teoría de lapenetración social y el modelo de cómo una relación impersonal s convierte en interpersonal. Ambos han sidomás bien aplicadas a otras áreas como desarrollo de la amistad y el noviazgo, pero que fueron un excelentepunto de partid para explorar la dimensión interpersonal comprador-vendedor).5 Extraída dc Rogcrs y Shoemakcr (1971). Ejemplos dc innovación en la moda, una nueva tecnología, los sistemas detrabajo, etcétera.6 idea tomada de Jablin (1982)Tomemos otro caso para ilustrar cómo puede construirse el marco teórico en situaciones donde no hayestudios previos sobre el problema de investigación. Supongamos que estamos tratando de analizar quéfactores del contexto laboral afectan al temor de logro7 y a la motivación de logro de las secretarias quetrabajan en la burocracia gubernamental de Costa Rica. Probablemente encontramos que no hay ningúnestudio al respecto, pero tal vez sí existan investigaciones sobre el temor de logro y la motivación de logro delas secretarias costarricenses (aunque no laboren en el gobierno) o de jefes de departamentos públicos(aunque no se trate de la ocupación que nos interesa específicamente). Si tampoco ocurre esto, puede ser quehaya estudios que tratan ambas variables con ejecutivos de empresas privadas o de secretarias dedependencias públicas de otros países. Si no es así, entonces acudiremos a las investigaciones sobre el temory la motivación de logro, a pesar de que hayan sido —por ejemplo— realizadas entre estudiantes de otro país.Y si no hubiera ningún antecedente —lo cual no ocurre en este caso— recurriríamos a los estudios inicialesde motivación de logro de David McClelland y a los de temor de logro (Tresemer, 1976 y 1977; Zuckerman,1975; Janda, O’Grady y Capps, 1978; Cherry y Deaux, 1978). Y en caso de que tampoco los hubiera,acudiríamos a estudios generales de temor y motivación. Pero casi en cualquier situación se tiene un punto departida. Las excepciones en este sentido son muy pocas. Es frecuente escuchar comentarios como: “no haynada”, “nadie lo ha estudiado”, “no sé en qué antecedentes puedo basarme”, etc. Sin embargo, tal queja sedebe generalmente a una deficiente revisión de la literatura.3.5. ALGUNAS OBSERVACIONES SOBRE EL MARCO TEÓRICOSiempre es conveniente efectuar la revisión de la literatura y presentarla de una manera organizada (llámesemarco teórico o marco de referencia).8 Nuestra investigación puede centrarse en un objetivo de evaluación omedición muy específico; por ejemplo, un estudio que solamente pretende medir variables particulares, comoel caso de un censo demográfico en una determinada comunidad donde se mediría nivel socioeconómico,nivel educativo, edad, sexo, tamaño de la familia. Sin embargo, es recomendable revisar lo que se ha hecho
    • antes (cómo se han realizado en esa comunidad los censos demográficos anteriores o, si no hay antecedentesen ella, cómo se han efectuado en comunidades similares; qué problemas se tuvieron, cómo se resolvieron,qué información relevante fue excluida, etc.). Ello ayudará sin lugar a dudas a concebir un estudio mejor ymás completo. Lo mismo sucede si únicamente estamos tratando de probar un método de recolección dedatos (un inventario de la personalidad, un cuestionario que mide determinado concepto, una prueba dehabilidades, etc.), o levantando información acerca de un dato en especial (si en una población se ve o no undeterminado programa de televisión, el número de niños que asisten a escuelas públicas, la productividad enuna empresa, etc.).Desde luego, hay veces que por razones de tiempo —premura en la entrega de resultados— y la naturaleza misma delestudio, la revisión de la literatura y la construcción del marco teórico son más rápidas y sencillas. Por ejemplo, no seríaigual en el caso de una encuesta sobre el auditorio de un noticiario radiofónico que en un estudio sobre la definición dela realidad social que pueden lograr los noticiarios radiofónicos.Una segunda observación es que, al construir el marco teórico, debemos centramos en el problema deinvestigación que nos ocupa y no divagar en otros temas ajenos al estudio. Un buen marco teórico no esaquel que contiene muchas páginas (no se trata de un concurso de a ver quien gasta más papel y tinta), sino elque trata con profundidad únicamente los aspectos que se relacionan con el problema y que vincula lógica ycoherentemente los conceptos y proposiciones existentes en estudios anteriores. Éste es otro aspectoimportante que a veces se olvida: construir el marco teórico no quiere decir nada más reunir información,sino también ligarla (en ello la redacción es importante, porque las partes que lo integran deben estarenlazadas, no debe “brincarse” de una idea a otra).7 Temor a ser exitosos en un trabajo u otra tarea.8 Hay quienes, cuando no hay una teoría o un modelo teórico en la literatura precedente, prefierenllamar al “marco teórico marco conceptual o de referencia”.Un ejemplo, que aunque burdo resulta ilustrativo de lo que acabamos de comentar, sería que alguien que trata deinvestigar cómo afecta a los adolescentes el exponerse a programas televisivos con alto contenido de sexo, tuviera unaestructura del marco teórico más o menos así:1. La televisión.2. Historia de la televisión.3. Tipos de programas televisivos.4. Efectos macrosociales de la televisión.5. Usos y gratificaciones de la televisión.5.1. Niños.5.2. Adolescentes.5.3. Adultos.6. Exposición selectiva a la televisión.7. Violencia en la televisión.7.1. Tipos7.2. Efectos.8. Sexo en la televisión.8.1. Tipos.8.2. Efectos.9. El erotismo en la televisión.10. La pornografía en la televisión.Obviamente esto seria divagar en un “mar de temas”. Siempre hay que recordar que es muy diferente escribirun libro de texto —que trata a fondo un área determinada de conocimiento— que elaborar un marco teóricodonde debemos ser selectivos.
    • 3.6. ¿HEMOS HECHO UNA REVISIÓN ADECUADA DE LA LITERATURA?En ocasiones uno puede preguntarse si hizo o no una correcta revisión de la literatura y una buena selecciónde referencias para integrarlas en el marco teórico. Para responder a esta cuestión, pueden utilizarse lossiguientes criterios en forma de preguntas. Cuando podemos responder “sí” a todas ellas, estaremos segurosque, al menos, hemos hecho nuestro mejor esfuerzo y de cualquiera que lo hubiera intentado no podría haberobtenido un mejor resultado.• ¿Acudimos a un banco de datos, ya sea de consulta manual o por terminal de computadora? y¿pedimos referencias por lo menos de cinco años atrás?• ¿Consultamos como mínimo cuatro revistas científicas que suelen tratar el tema que nos interesa?,¿las consultamos de cinco años atrás a la fecha?• ¿Buscamos en algún lugar donde había tesis y disertaciones sobre el tema de interés?• ¿Buscamos libros sobre el tema al menos en dos buenas bibliotecas?• ¿Consultamos con más de una persona que sepa algo del tema?• Si, aparentemente, no descubrimos referencias en bancos de datos, bibliotecas, hemerotecas,videotecas y filmotecas, ¿escribimos a alguna asociación científica del área dentro de la cual se encuentraenmarcado el problema de investigación?Además, cuando hay teorías o generalizaciones empíricas sobre un tema, cabría agregar las siguientespreguntas con fines de autoevaluación: ¿Quién o quiénes son los autores más importantes dentro del campode estudio? ¿Qué aspectos y variables han sido investigadas?¿Hay algún investigador que haya estudiado el problema en un contexto similar al nuestro?EL EJEMPLO DEL NOVIAZGORecapitulemos lo comentado hasta ahora y retomemos el ejemplo del noviazgo que se ha visto en los doscapítulos anteriores.Si la joven interesada en investigar cómo influye la similitud en la evaluación que hace la pareja respecto a sunoviazgo, y la satisfacción que procura siguiera los pasos que hem ros sugerido para elaborar el marcoteórico, realizaría las siguientes acciones:1. Acudiría a un centro de información que estuviera conectado a un banco de datos —con referenciassobre relaciones interpersonales— por medio de terminal de computadora o a un banco de datos manual.Buscaría referencias de los últimos cinco años en Psychological Abstracts (que sería el banco de datosindicado), utilizando las palabras “clave” o “guía” interpersonal (interpersol), relationships (relaciones),simllaraty (similitud) y complemen¡ariry (complementariedad).En caso de que viviera en un lugar donde no hay bancos de datos, acudiría a las bibliotecas y otros centros deinformación de su localidad, buscando referencias en revistas y ficheros. Además, escribirla a algunaasociación nacional o internacional para solicitar información al respecto —nombres y direcciones deexpertos en el tema, estudios realizados, instituciones de educación superior que puedan haber tratado el tema(acudiría a la biblioteca univ%rsitaria más cercana, escribirla a la Sociedad Mexicana de Psicología, laAmerican PsychologicalAssOciat¡Ofl. la Sociedad Psicoanalítica Mexicana y otros organismos; y a las revis-tas: Revista Mexicana de Psicología, Joumal of Personality and Social Psychology, Journal of Marriage andFamlly, Human Communicat¡on Research).2. Seleccionaría únicamente las referencias que hablarán de similitud en las relaciones interpersonales,particularmente las que tienen que ver con el noviazgo.3. Al encontrarse con que la literatura pertinente sugiere la siguiente generalización empírica: “Las
    • personas tienden a seleccionar para sus relaciones interpersonales heterosexuales a individuos similares aellos en cuanto a educación, nivel socioeconómico, raza, religión, edad, cultura, actitudes y aun atractivofísico y psíquico. Es decir, la similitud entre dos personas del sexo opuesto, aumenta la posibilidad de queestablezcan una relación interpersonal —como sería el caso del noviazgo—” construirla el marco teóricosobre la base de dicha generalización.La revisión de la literatura nos ha revelado qué estudios se han realizado anteriormente sobre el problema deinvestigación que nos ocupa e indicado qué se está haciendo en la actualidad, es decir, nos ha dado unpanorama sobre el estado del conocimiento en el que se encuentra nuestra temática de investigación.En este punto es necesario volver a evaluar el planteamiento del problema debido a que ahora conocemos laproblemática de investigación con mayor profundidad puesto que hemos llevado a cabo una revisióncompleta de la literatura (estamos más que familiarizados con el tema, como era el caso del planteamiento delproblema). Esto es, debemos cuestionamos: ¿el planteamiento del problema se mantiene vigente o requiere demodificaciones? De ser así, ¿qué tiene que modificarse?, ¿realmente vale la pena realizar la investigaciónplanteada?, ¿es posible efectuaría?, ¿cómo puede mejorarse el planteamiento original?, ¿de qué manera lainvestigación es novedosa?, ¿el camino a seguir es el correcto? Las respuestas a estas preguntas hacen que elplanteamiento se mantenga, perfeccione o sea sustituido por otro. Una vez reevaluado el planteamiento delproblema, se comienza a pensar en términos más concretos en la investigación que se va a realizar.RESUMEN1. El tercer paso del proceso de investigación consiste en elaborar el marco teórico.2. El marco teórico se íntegra con las teorías, enfoques teóricos, estudios y antecedentes en general quese refieran al problema de investigación.3. Para elaborar el marco teórico es necesario detectar, obtener y consultar la literatura y otrosdocumentos pertinentes para el problema de investigación, así como extraer y recopilar de ellos lainformación de interés.4. La revisión de la literatura puede iniciarse manualmente o acudiendo a un banco de datos al que setiene acceso por computación.5. La construcción del marco teórico depende de lo que encontremos en la revisión de la literatura: a)que existe una teoría completamente desarrollada que se aplica a nuestro problema de investigación, b) quehay varias teorías que se aplican al problema de investigación, c) que hay generalizaciones empíricas que seaplican a dicho problema o ci) que solamente existen guías aún no estudiadas e ideas vagamente relacionadascon el problema de investigación. En cada caso varía la estrategia para construir el marco teórico.6. Una fuente muy importante para construir un marco teórico son las teorías. Una teoría —de acuerdocon F. N. Kerlinger— es un conjunto de conceptos, definiciones y proposiciones vinculadas entre si, quepresentan un punto de vista sistemático de fenómenos especificando relaciones entre variables, con el objetode explicar y predecir los fenómenos.7. Con el propósito de evaluar la utilidad de una teoría para nuestro marco teórico podemos aplicarcinco criterios: A) capacidad de descripción, explicación y predicción, B) consistencia lógica. C) perspectiva,D) fructificación y E> parsimonia.8. El marco teórico orientará el rumbo de las etapas subsecuentes del proceso de investigación.CONCEPTOS BÁSICOSMarco teórico.Funciones del marco teórico.Revisión de la literatura.Fuentes primarias.Fuentes secundarias.Fuentes terciarias.Esquema conceptual.
    • Teoría.Funciones de la teoría.Construcción de una teoría.Criterios para evaluar una teoría.Generalización empírica.Estrategia de elaboración del marco teórico.Estructura del marco teórico.Evaluación de la revisión realizada en la literatura.EJERCICIOS1. Seleccione un artículo de una revista científica que contenga una investigación y analice su marcoteórico: ¿Cuál es el índice (explicito o implícito) del marco teórico de esa investigación?, ¿el marco teórico escompleto?, ¿está relacionado con el problema de investigación?, ¿cree usted que ayudó al investigador o in-vestigadores en su estudio?2. Respecto al planteamiento del problema de investigación que eligió busque —por lo menos— diezreferencias y extraiga de ellas la información pertinente.3. Elija dos o más teorías que hagan referencia al mismo fenómeno y compárelas de acuerdo con loscriterios para evaluar teorías.4. En relación al artículo seleccionado en el primer punto, recopile del articulo la información en losdiversos casos vistos (extraiga una idea, una cifra, una idea más la opinión del investigador, analice una idea,resuma la referencia, etcétera). Véase Pp. 32-37.5. Construya un marco teórico pertinente para el problema de investigación que eligió.BIBLIOGRAFÍA SUGERIDAMcCORMICK, M. (1986). The New York Times guide to reference materlais. New York:Signet (New American Library>, impresión de junio de 1986. Todo el libro se recomienda para el tema“revisión de la literatura”.REYNOLDS, RD. (1983). A primer in theory construction Indianapolis, Indiana: The Bobbs-MerrillCompany Inc., 11 aya impresión. Capítulos “Statements”, “Forms of theories”, “Testing theories” y“Strategies for developing a scientific body of knowledge” (cuatro a siete).WIERSMAN, W. (1986). Reseamh methods in Education: An intmduction. Boston, Massachusetts: Allyn andBacon, cuarta edición. Capítulo “The review of the literature” (capítulo tres).EJEMPLO:La televisión y el niñoÍndice del marco teórico1. El enfoque de usos y gratificaciones de la comunicación colectiva1.1. Principios básicos1.2. Necesidades satisfechas por los medios de comunicación colectiva 1.2.1. Diversión 1.2.2. Socialización 1.2.3. Identidad personal 1.2.4. Supervivencia 1.2.5. Otras necesidades2. Resultados de investigaciones sobre el uso que de la televisión hace el niño.3. Funciones que desempeña la televisión en el niño y gratificaciones que deriva éste de ver televisión.4. Contenidos televisivos preferidos por el niño.
    • 5. Condiciones de exposición a la televisión por parte del niño.6. Control que ejercen los padres sobre sus hijos sobre la actividad de ver televisión.7. Conclusiones al marco teórico.Definición del tipo de investigación arealizar: básicamente exploratoria,descriptiva, correlacional o explicativaPROCESO DE INVESTIGACIÓNCuarto pasoDefinir si la investigación se inicia como exploratoria, descriptiva, correlacional o explicativa y hasta quénivel llegará.
    • OBJETIVOS DE APRENDIZAJEQue el alumno:1) Conozca los tipos de investigación que pueden realizarse en las ciencias sociales.2) Aprenda a visualizar el alcance que pueden tener diferentes planteamientos de problemas deinvestigación científica.SÍNTESISEl capítulo presenta una tipología de investigaciones en ciencias sociales. La tipología se refiere al alcanceque puede tener una investigación científica.La tipología considera cuatro clases de investigaciones: exploratorias, descriptivas, correlacionales yexplicativas. En el capítulo se discute la naturaleza y el propósito de estos tipos de estudio.4.1. ¿QUÉ TIPOS DE ESTUDIOS HAY EN LA INVESTIGACIÓN DEL COMPORTAMIENTO HUMANO?Si hemos decidido —una vez realizada la revisión de la literatura— que nuestra investigación vale la pena yque debemos realizarla (ya sea por razones importantes teóricas y/o prácticas), el siguiente paso consiste enelegir el tipo de estudio que efectuaremos. Los autores clasifican los tipos de investigación en tres: estudiosexploratorios, descriptivos y explicativos (por ejemplo, Selltiz, Jahoda, Deutsch y Cook, 1965; y Babbie,1979). Sin embargo, para evitar algunas confusiones, en este libro se adoptará la clasificación de Dankhe(1986), quien los divide en: exploro” nos, descriptivos, correlacionales y explicativos.9 Esta clasificación es9 En este libro se utilizará el término “estudio explicativo’ en lugar de “estudio experimental” (este último esusado por Gordon Dankhe), ya que consideramos que algunas investigaciones no experimentales pueden aportarevidencia para explicar por qué ocurre un fenómeno (“proporcionar un cierto sentido de causalidad’). Si bien es ciertoque la mayoría de los estudios explicativos son experimentos, no creemos que deben considerarse como sinónimosambos términos.muy importante, debido a que según el tipo de estudio de que se trate varía la estrategia de investigación. Eldiseño, los datos que se recolectan, la manera de obtenerlos, el muestreo y otros componentes del proceso deinvestigación son distintos en estudios exploratorios, descriptivos, correlacionales y explicativos. En lapráctica, cualquier estudio puede incluir elementos de más de una de estas cuatro clases de investigación. Losestudios exploratorios sirven para preparar el terreno” y ordinariamente anteceden a los otros tres tipos(Dankhe, 1986). Los estudios descriptivos por lo general fundamentan las investigaciones correlacionales,las cuales a su vez proporcionan información para llevar a cabo estudios explicativos que generan un sentidode entendimiento y son altamente estructurados. Las investigaciones que se están realizando en un campo deconocimiento específico pueden incluir los tipos de estudio en las distintas etapas de su desarrollo. Unainvestigación puede iniciarse como exploratoria, después ser descriptiva y correlacional, y terminar comoexplicativa (más adelante se ilustrará este hecho con un ejemplo).Ahora bien, surge necesariamente la pregunta: ¿de qué depende que nuestro estudio se inicie comoexploratorio, descriptivo, correlacional o explicativo? La respuesta no es sencilla, pero diremos quebásicamente depende de dos factores: el estado del conocimiento en el tema de investigación que nos revelela revisión de la literatura y el enfoque que el investigador le pretenda dar a su estudio. Pero antes de ahondaren esta respuesta, es necesario hablar de cada tipo de estudio.4.2. ¿EN QUÉ CONSISTEN LOS ESTUDIOS EXPLORATORIOS?Los estudios exploratorios se efectúan, normalmente, cuando el objetivo es examinar un tema o problema deinvestigación poco estudiado o que no ha sido abordado antes. Es decir, cuando la revisión de la literaturareveló que Únicamente hay guías no investigadas e ideas vagamente relacionadas con el problema de estudio.
    • Por ejemplo, si alguien desea investigar lo que opinan los habitantes de alguna ciudad sobre su nuevo alcaldeo gobernador y cómo piensa resolver los problemas de ella, revisa la literatura y se encuentra con que se hanhecho muchos estudios similares pero en otros contextos (otras ciudades del mismo país o del extranjero).Estos estudios le servirán para ver cómo han abordado la situación de investigación y le sugerirán preguntasque puede hacer; sin embargo, el alcalde y la ciudadanía son diferentes, la relación entre ambos es única.Además, los problemas son particulares de esta ciudad. Por lo tanto, su investigación será exploratoria —almenos en sus inicios—. De hecho, si comienza a preguntarle a sus amigos lo que opinan sobre el nuevoalcalde, está comenzando a explorar.Los estudios exploratorios son como cuando viajamos a un lugar que no conocemos, del cual no hemos vistoningún documental ni leído algún libro (a pesar de que hemos buscado información al respecto), sinosimplemente alguien nos ha hecho un breve comentario sobre el lugar. Al llegar no sabemos qué atraccionesvisitar, a qué museos ir, en qué lugares se come sabroso, cómo es la gente; desconocemos mucho del sitio. Loprimero que hacemos es explorar: preguntar sobre qué hacer y a dónde ir al taxista o al chofer del autobúsque nos llevará al hotel donde nos instalaremos, en la recepción, al camarero del bar del hotel y en fin acuanta persona veamos amigable. Desde luego, si no buscamos información del lugar y ésta existía (habíavarias guías turísticas completas e incluso con indicaciones precisas sobre a qué restaurantes, museos y otrosatractivos acudir; qué autobuses abordar para ir a un determinado sitio) podemos perder mucho tiempo ygastar dinero innecesariamente. Por ejemplo, vemos un espectáculo que nos desagrade y cueste mucho, yperdemos uno que nos hubiera fascinado y hubiera costado poco (por supuesto, en el caso de la investigacióncientífica la inadecuada revisión de la literatura tiene consecuencias más negativas que la frustración degastar en algo que finalmente nos desagradó).Los estudios exploratorios nos sirven para aumentar el grado de familiaridad con fenómenos relativamentedesconocidos, obtener información sobre la posibilidad de llevar a cabo una investigación más completasobre un contexto particular de la vida real, investigar problemas del comportamiento humano que considerencruciales los profesionales de determinada área, identificar conceptos o variables promisorias, establecerprioridades para investigaciones posteriores o sugerir afirmaciones (postulados) verificables (Dankhe, 1986).Esta clase de estudios son comunes en la investigación del comportamiento, sobre todo en situaciones dondehay poca información. Tal fue el caso de las primeras investigaciones de Sigmund Freud que surgieron de laidea de que los problemas histéricos estaban relacionados con las dificultades sexuales, los estudios pionerosdel SIDA (Síndrome de Inmunodeficiencia Adquirida), los experimentos iniciales de Iván Pavlov sobre losreflejos condicionados e inhibiciones, el análisis de contenido de los primeros videos musicales, lasinvestigaciones de Elton Mayo en la planta Hawthorne de la Compañía Westem Electric, etc. Todos hechosen distintas épocas y áreas, pero con un común denominador: explorar algo poco investigado o desconocido.Los estudios exploratorios en pocas ocasiones constituyen un fin en sí mismos, por lo general determinantendencias, identifican relaciones potenciales entre variables y establecen el tono’ de investigacionesposteriores más rigurosas” (Dankhe, 1986, p. 412). Se caracterizan por ser más flexibles en su metodologíaen comparación con los estudios descriptivos o explicativos, y son más amplios y dispersos que estos otrosdos tipos (v.g., buscan observar tantas manifestaciones del fenómeno estudiado como sea posible).Asimismo, implican un mayor “nesgo” y requieren gran paciencia, serenidad y receptividad por parte delinvestigador.4.3. ¿EN QUÉ CONSISTEN LOS ESTUDIOS DESCRIPTIVOS?PropósitoMuy frecuentemente el propósito del investigador es describir situaciones y eventos. Esto es, decir cómo es yse manifiesta determinado fenómeno. Los estudios descriptivos buscan especificar las propiedadesimportantes de personas, grupos, comunidades o cualquier otro fenómeno que sea sometido a análisis(Dankhe, 1986). Miden o evalúan diversos aspectos, dimensiones o componentes del fenómeno o fenómenosa investigar. Desde el punto de vista científico, describir es medir. Esto es, en un estudio descriptivo seselecciona una serie de cuestiones y se mide cada una de ellas independientemente, para así —y valga la
    • redundancia— describir lo que se investiga.EJEMPLOSUn censo nacional de población es un estudio descriptivo; su objetivo es medir una serie de características deun país en determinado momento: aspectos de la vivienda (número de cuartos y pisos, si cuenta o no conenergía eléctrica y agua entubada, número de paredes, combustible utilizado, tenencia o a quién pertenece lavivienda, ubicación de la vivienda; información sobre los ocupantes), sus bienes, ingreso, alimentación,medios de comunicación de que disponen, edades, sexo, lugar de nacimiento y residencia, lengua, religión,ocupaciones y otras características que se consideren relevantes o de interés para el estudio. En este caso elinvestigador elige una agrie de conceptos a medir que también se denominarán “variables” y que se refierena conceptos que pueden adquirir diversos valores y medirse, (en el siguiente capítulo se detalla el concepto devariable), los mide y los resultados le sirven para describir el fenómeno de interés.Otros ejemplos de estudios descriptivos serían: una investigación que determinará en un país cuál de lospartidos políticos tiene más seguidores, cuántos votos ha conseguido cada uno de estos partidos en las últimaselecciones nacionales o locales (en estados, provincias o departamentos, y ciudades o poblaciones) y cuál esla imagen que posee cada partido ante la ciudadanía del país;10 una investigación que nos dijera cuántasatisfacción laboral, motivación intrínseca hacia el trabajo, identificación con los objetivos, políticas yfilosofía empresarial, integración respecto a su centro de trabajo, etc., poseen los trabajadores y empleados deuna o varias organizaciones; o un estudio que nos indicara —entre otros aspectos— cuántas personas asistena psicoterapia en una comunidad específica, a qué clase de psicoterapia acuden y si asisten más las mujeresque los hombres a psicoterapia o viceversa. Asimismo, la información sobre el número de fumadores en unadeterminada población, el número de divorcios anuales en una nación, el número de pacientes que atiende un10 Es importante notar que la descripción del estudio puede ser más o menos general o detallada; por ejemplo,podríamos describir la imagen de cada partido político en toda la nación, en cada estado, provincia o departamento; o encada ciudad o población (y aun en los tres niveles).hospital, el índice de productividad de una fábrica, la cantidad de contenido de sexo presente en un programade televisión y la actitud de un grupo de jóvenes -en particular— hacia el aborto, son ejemplos deinformación descriptiva cuyo propósito es dar un panorama lo más preciso posible del fenómeno al que sehace referencia.Los estudios descriptivos miden conceptosEs necesario hacer notar que los estudios descriptivos miden de manera más bien independiente los conceptoso variables con los que tienen que ver. Aunque, desde luego, pueden integrar las mediciones de cada una dedichas variables para decir cómo es y se manifiesta el fenómeno de interés, su objetivo no es indicar cómo serelacionan las variables medidas. Por ejemplo, un investigador organizacional puede pretender describirvarias empresas industriales en términos de su complejidad, tecnología, tamaño, centralización y capacidadde innovación. Entonces las mide en dichas variables y así puede describirías en los términos deseados. Através de sus resultados, describirá qué tan automatizadas están las empresas medidas (tecnología), cuánta esla diferenciación horizontal (subdivisión de las tareas), vertical (número de niveles jerárquicos) y espacial(número de centros de trabajo y el número de metas presentes en las empresas, etc.); cuánta libertad en latoma de decisiones tienen los distintos niveles y cuántos tienen acceso a la toma de decisiones (centralizaciónde las decisiones); y en qué medida pueden innovar o realizar cambios en los métodos de trabajo, maquinaria,etc., (capacidad de innovación). Sin embargo, el investigador no pretende analizar por medio de su estudio silas empresas con tecnología más automatizada son aquellas que tienden a ser las más complejas (relacionartecnología con complejidad), ni decimos si la capacidad de innovación es mayor en las empresas menoscentralizadas (correlacionar capacidad de innovación con centralización).
    • Lo mismo ocurre con el psicólogo clínico que tiene como objetivo describir la personalidad de un individuo.Se limitará a medirlo en las diferentes dimensiones de la personalidad (hipocondria, depresión, histeria,masculinidad-femineidad, introversión social, etc.), para así describirla. Desde luego, el psicólogo consideralas dimensiones de la personalidad para poder describir al individuo, pero no está interesado en analizar simayor depresión está relacionada con mayor introversión social (en cambio, si pretendiera establecercorrelaciones, su estudio sería básicamente correlacional y no descriptivo).Así como los estudios exploratorios se interesan fundamentalmente en descubrir, los descriptivos se centranen medir con la mayor precisión posible. Como mencionan Selltiz (1965), en esta clase de estudios elinvestigador debe ser capaz de definir qué se va a medir y cómo se va a lograr precisión en esa medición.Asimismo, debe ser capaz de especificar quién o quiénes tienen que incluirse en la medición. Por ejemplo, sivamos a medir variables en empresas es necesario indicar qué tipos de empresas (industriales, comerciales, deservicios o combinaciones de las tres clases; giros, tamaños, etc.).La investigación descriptiva, en comparación con la naturaleza poco estructurada de los estudiosexploratorios, requiere considerable conocimiento del área que se investiga para formular las preguntasespecificas que busca responder (Dankhe, 1986). La descripción puede ser más o menos profunda, pero encualquier caso se basa en la medición de uno o más atributos del fenómeno descrito.Los estudios descriptivos: predicciones incipientesLos estudios descriptivos pueden ofrecer la posibilidad de predicciones aunque sean rudimentarias. Porejemplo, si obtenemos información descriptiva del uso que hace de la televisión un grupo característico deniños (digamos de 9 años y que viven en la zona metropolitana de la Ciudad de México), tal como el hechode que dedican diariamente —en promedio— 3.30 horas a ver la televisión (Fernández-Collado, Baptista yElkes, 1986) y si nos encontramos con un niño (“Alonso”) que vive en dicha ciudad y tiene 9 años, podemospredecir el número de minutos probables que Alonso dedica a ver la televisión a diario, utilizando ciertastécnicas estadísticas y sobre la base del promedio del grupo de niños al que Alonso pertenece (estascualidades de la información descriptiva serán detalladas en el capítulo “Análisis e interpretación de losdatos”). Otro ejemplo sería el de un analista de la opinión pública que, basándose en datos descriptivosobtenidos en una encuesta llevada a cabo entre todos los sectores de una población de futuros votantes paradeterminada elección (número de personas que dijeron que habrán de votar por cada uno de los candidatoscontendientes), intenta predecir —probabilísticamente— qué candidato triunfará en la elección.4.4. ¿EN QUÉ CONSISTEN LOS ESTUDIOS CORRELACIONALES?Los estudios correlacionales pretenden responder a preguntas de investigación tales como: ¿conformetranscurre una psicoterapia orientada hacia el paciente, aumenta la autoestima de éste?; ¿a mayor variedad yautonomía en el trabajo corresponde mayor motivación intrínseca respecto a las tareas laborales?; ¿los niñosque dedican cotidianamente más tiempo a ver la televisión tienen un vocabulario más amplio que los niñosque ven diariamente menos televisión?; ¿los campesinos que adoptan más rápidamente una innovaciónposeen mayor inteligencia que los campesinos que la adoptan después?; ¿la lejanía física entre las parejas denovios está relacionada negativamente con la satisfacción en la relación? Es decir, este tipo de estudios tienencomo propósito medir el grado de relación que exista entre dos o más conceptos o variables (en un contextoen particular). En ocasiones sólo se analiza la relación entre dos variables, lo que podría representarse comoX— Y; pero frecuentemente se ubican en el estudio relaciones entre tres variables, lo cual se podríarepresentar así: X____ Y ; y también relaciones múltiples, por ejemplo, X ____ Y _____ W. En este último Z Z _____ Fcaso se plantean cinco correlaciones (se asocian cinco pares de correlaciones: X con Y , X con Z, Y con Z , Ycon W y Z con F. Obsérvese que no se está correlacionando X con F , X con W, Y con F , Z con W ,ni W con
    • F).Los estudios correlacionales miden las dos o más variables que se pretende ver si están o no relacionadas enlos mismos sujetos y después se analiza la correlación. Por ejemplo, un investigador que desee analizar larelación entre la motivación laboral y la productividad en un grupo de trabajadores —digamos, de variasempresas industriales con más de 1000 trabajadores de la Ciudad de Bogotá, Colombia—, mediría en cadauno de esos trabajadores su motivación y su productividad, y después analizaría si los trabajadores con mayormotivación son o no los más productivos. Es importante recalcar que, en la mayoría de los casos, lasmediciones en las variables a correlacionar provienen de los mismos sujetos. No es común que secorrelacionen mediciones de una variable hechas en unas personas con mediciones de otra variable realizadasen otras personas.11 Por ejemplo, no sería válido correlacionar mediciones sobre la motivación efectuadas alos mencionados trabajadores de Bogotá con mediciones sobre la productividad hechas a otros trabajadores(de otras empresas o trabajadores argentinos).PropósitoLa utilidad y el propósito principal de los estudios correlacionales son saber cómo se puede comportar unconcepto o variable conociendo el comportamiento de otra u otras variables relacionadas. Es decir, paraintentar predecir el valor aproximado que tendrá un grupo de individuos en una variable, a partir del valor quetienen en la variable o variables relacionadas. Un ejemplo tal vez simple, pero que ayuda a comprender elpropósito predictivo de los estudios correlacionales, sería el correlacionar el tiempo dedicado a estudiar paraun examen de estadística con la calificación obtenida en él. En este caso se mide en un grupo de estudiantescuánto dedica cada uno de ellos a estudiar para el examen y también se obtienen sus calificaciones en elexamen (mediciones en la otra variable); posteriormente se determina si las dos variables están o nocorrelacionadas y, si lo están, de qué manera. En el caso de que dos variables estén correlacionadas, ello11 Más adelante, en el capítulo “Análisis dc los datos”, se comentarán algunos casos en donde se plantean correlacionesentre variables.significa que una varía cuando la otra también varía (la correlación puede ser positiva o negativa). Si espositiva quiere decir que sujetos con altos valores en una variable tenderán a mostrar altos valores en la otravariable. Por ejemplo, quienes estudian más tiempo para el examen de estadística tenderán a obtener una másalta calificación en el examen. Si es negativa, significa que sujetos con altos valores en una variable tenderána mostrar bajos valores en la otra variable. Por ejemplo, quienes estudian más tiempo para el examen deestadística tenderán a obtener una calificación más baja en el examen. Si no hay correlación entre lasvariables, ello nos indica que éstas varían sin seguir un patrón sistemático entre sí: habrá sujetos que tenganaltos valores en una de las dos variables y bajos en la otra, sujetos que tengan altos valores en una de lasvariables y valores medios en la otra, sujetos que tengan altos valores en una variable y altos en la otra,sujetos con valores bajos en una variable y bajos en la otra, y sujetos con valores medios en las dos variables.En el ejemplo mencionado, habrá quienes dediquen mucho tiempo a estudiar para el examen de estadística yobtengan altas calificaciones en él, pero también quienes dediquen mucho tiempo y obtengan bajascalificaciones, quienes dediquen poco tiempo y saquen buenas calificaciones, quienes dediquen poco y lesvaya mal en el examen. Si dos variables están correlacionadas y se conoce la correlación, se tienen bases parapredecir —con mayor o menor exactitud— el valor aproximado que tendrá un grupo de personas en unavariable, sabiendo qué valor tienen en la otra variable.EJEMPLOSupóngase que, en una investigación con 100 estudiantes del quinto semestre de la carrera de PsicologíaSocial de una universidad, se encontrara una relación fuertemente positiva entre el tiempo dedicado a estudiarpara un determinado examen de estadística y la calificación en dicho examen, y hubiera otros 85 estudiantes
    • del mismo semestre y escuela: ¿qué predicción podríamos hacer con estos otros estudiantes? Sabremos quequienes estudien más tiempo, obtendrán las mejores calificaciones.Como se sugirió antes, la correlación nos indica tendencias (lo que ocurre en la mayoría de los casos) másque casos individuales. Por ejemplo, el joven ‘Gustavo” puede haber estudiado bastantes horas y conseguiruna nota baja en su examen, o “Cecilia” puede haber estudiado muy poco tiempo y lograr una calificaciónalta. Sin embargo, en la mayoría de los casos, quienes estudien más tiempo tenderán a obtener unacalificación más alta en el examen.En el capítulo referente al análisis e interpretación de los datos, se profundizará en el tema de la correlación eincluso se verán distintas clases de correlación que no se han mencionado aquí (v.g., correlacionescurvilineales); por ahora basta con que se comprenda cuál es el propósito de los estudios correlacionales.Los estudios correlacionales se distinguen de los descriptivos principalmente en que, mientras estos últimosse centran en medir con precisión las variables individuales (varias de las cuales se pueden medir conindependencia en una sola investigación), los estudios correlaciónales evalúan el grado de relación entre dosvariables —pudiéndose incluir varios pares de evaluaciones de esta naturaleza en una única investigación(comúnmente se incluye más de una correlación)—. Para comprender mejor esta diferencia tomemos unejemplo sencillo.EJEMPLOSupongamos que un psicoanalista, el doctor Marco Antonio González, tiene como pacientes a un matrimonioy que los cónyuges se llaman “Dolores” y “César”. Puede hablar de ellos de manera individual eindependiente, es decir, comentar cómo es Dolores (físicamente, en cuanto a su personalidad, aficiones,motivaciones, etcétera) y cómo es césar; o bien puede hablar de su relación, comentando cómo llevan yperciben su matrimonio, cuánto tiempo pasan diariamente juntos, qué actividades realizan juntos y otrosaspectos similares. En el primer caso la descripción es individual (si Dolores y César fueran las variables, loscomentarios del doctor Marco Antonio serían producto de un estudio descriptivo de ambos cónyuges),mientras que en el segundo el enfoque es relacional <el interés primordial es la relación matrimonial deDolores y César).Desde luego, en un mismo estudio nos puede interesar tanto describir los conceptos y variables de maneraindividual como la relación entre ellas.ValorLa investigación correlacional tiene, en alguna medida, un valor explicativo aunque parcial. Al saber quedos conceptos o variables están relacionadas se aporta cierta información explicativa. Por ejemplo, si laadquisición de vocabulario por parte de un determinado grupo de niños de cierta edad (digamos entre los 3 ylos 5 años) se encuentra relacionada con la exposición a un programa de televisión educativo, ese hechopuede proporcionar cierto grado de explicación sobre cómo los niños adquieren ciertos conceptos.Igualmente, si la similitud en cuanto a valores (religión, sexo, educación, etcétera) por parte de los novios deciertas comunidades indias guatemaltecas está relacionada con la probabilidad de que contraigan matrimonio,esta información nos ayuda a explicar por qué algunas de esas parejas de novios se casan y otras no. Desdeluego, la explicación es parcial, pues hay otros factores relacionados con la decisión de casarse. Cuantomayor número de variables sean correlacionadas en el estudio y mayor sea la fuerza de las relaciones máscompleta será la explicación. En el ejemplo anterior, si se encuentra que, además dé la “similitud”, tambiénestán relacionadas con la decisión de casarse las variables “tiempo de conocerse en la comunidad”,“vinculación de las familias de los novios”, “ocupación del novio”, “atractivo físico” y “tradicionalismo”, elgrado de explicación será mayor. Y si agregamos más variables que se relacionan con dicha decisión, la
    • explicación se torna más completa.Riesgo: correlaciones espuriasAhora bien, puede darse el caso de que dos variables estén aparentemente relacionadas, pero que en realidadno lo estén (lo que se conoce en el lenguaje de la investigación como “correlación espuria”). Por ejemplo,supóngase que lleváramos a cabo una investigación con niños —cuyas edades oscilaran entre los 8 y los 12años— con el propósito de analizar qué variables se encuentran relacionadas con la inteligencia y midiéramossu inteligencia a través de alguna prueba. Nos daríamos cuenta de que se da la siguiente tendencia: “a mayorestatura, mayor inteligencia”; es decir, los niños con más estatura tenderían a obtener una calificación másalta en la prueba de inteligencia, con respecto a los niños de menor estatura. Estos resultados no tendríansentido; no podríamos decir que la estatura está correlacionada con la inteligencia aunque los resultados delestudio así lo indicaran. Lo que sucede es lo siguiente: la maduración está asociada con las respuestas a unaprueba de inteligencia, los niños de 12 años (en promedio más altos) han desarrollado mayores habilidadescognitivas para responder a la prueba (comprensión, asociación, retención, etc.), que los niños de 11 años yéstos a su vez las han desarrollado en mayor medida que los de 10 años; y así sucesivamente hasta llegar a losniños de 8 años (en promedio los de menor estatura), quienes poseen menos habilidades que los demás pararesponder a la prueba de inteligencia (incluso si aplicáramos la prueba a niños de 5 años no podríanresponderla). Estamos ante una correlación espuria cuya “explicación” no sólo es parcial sino errónea; serequeriría de una investigación a nivel explicativo para saber cómo y por qué las variables estánsupuestamente relacionadas. El ejemplo citado resulta obvio, pero en ciertas ocasiones no es tan sencillodetectar cuándo una correlación carece de sentido.4.5. ¿EN QUÉ CONSISTEN LOS ESTUDIOS EXPLICATIVOS?Los estudios explicativos van más allá de la descripción de conceptos o fenómenos o del establecimiento derelaciones entre conceptos; están dirigidos a responder a las causas de los eventos físicos o sociales. Comosu nombre lo indica, su interés se centra en explicar por qué ocurre un fenómeno y en qué condiciones se daéste, o por qué dos o más variables están relacionadas. Por ejemplo, dar a conocer las intenciones delelectorado es una actividad descriptiva (indicar —según una encuesta de opinión antes de que se lleve a cabola elección— cuántas personas “van” a votar por los candidatos contendientes constituye un estudiodescriptivo) y relacionar dichas intenciones con conceptos como edad y sexo de los votantes, magnitud delesfuerzo propagandístico en los medios de comunicación colectiva que realizan los partidos a los quepertenecen los candidatos y los resultados de la elección anterior (estudio correlacional) es diferente deseñalar por qué alguna gente habrá de votar por el candidato 1 y otra por los demás candidatos12 (estudioexplicativo). Volviendo a hacer una analogía con el ejemplo del psicoanalista y sus pacientes, un estudioexplicativo sería similar a que el doctor González hablará del por qué Dolores y César se llevan como lohacen (no cómo se llevan, lo cual correspondía a un nivel correlacional). Suponiendo que su matrimonio locondujeran “bien” y la relación fuera percibida por ambos como satisfactoria, el doctor González nosexplicaría por qué ocurre así. Además, nos explicaría por qué realizan ciertas actividades y pasan juntosdeterminado tiempo.EJEMPLO DE LAS DIFERENCIAS ENTRE UN ESTUDIOEXPLICATIVO, UNO DESCRIPTIVO Y UNO CORRELACIONALLos estudios explicativos responderían a preguntas tales como: ¿qué efectos tiene que los adolescentesperuanos —que viven en zonas urbanas y cuyo nivel socioeconómico es elevado— se expongan a videostelevisivos musicales con alto contenido de sexo?, ¿a qué se deben estos efectos?, ¿qué variables mediatizanlos efectos y de qué modo?, ¿por qué prefieren dichos adolescentes ver videos musicales con altos contenidosde sexo respecto a otros tipos de programas y videos musicales?, ¿qué usos dan los adolescentes al contenidosexual de los videos musicales?, ¿qué gratificaciones derivan de exponerse a los contenidos sexuales de losvideos musicales?, etc. Un estudio descriptivo solamente respondería a preguntas como ¿cuánto tiempo
    • dedican dichos adolescentes a ver videos televisivos musicales y especialmente videos con alto contenido desexo?, ¿en qué medida les interesa ver este tipo de videos?, en su jerarquía de preferencias por ciertoscontenidos televisivos ¿qué lugar ocupan los videos musicales?, ¿prefieren ver videos musicales con alto,medio, bajo o nulo contenido de sexo?, etc.; y un estudio correlacional contestaría a preguntas como ¿estárelacionada la exposición a videos musicales con alto contenido de sexo por parte de los mencionadosadolescentes con el control que ejercen sus padres sobre la elección de programas de aquellos?, ¿a mayorexposición por parte de los adolescentes a videos musicales con alto contenido sexual, mayor manifestaciónde estrategias en las relaciones interpersonales heterosexuales para establecer contacto sexual?, ¿a mayorexposición por parte de los adolescentes a dichos videos, se presenta una actitud más favorable hacia elaborto?, etc.Grado de estructuración de los estudios explicativosLas investigaciones explicativas son más estructuradas que las demás clases de estudios y de hecho implicanlos propósitos de ellas (exploración, descripción y correlación), además de que proporcionan un sentido deentendimiento del fenómeno a que hacen referencia. Para comprender lo anterior tomemos un ejemplo deReynolds (1971, Pp. 7-8), que aunque se refiere a un fenómeno natural es muy útil para comprender lo quesignifica generar un sentido de entendimiento. Consideremos la siguiente correlación: “si el volumen de ungas es constante, a un incremento en la temperatura le seguirá un incremento en la presión”. Esta afirmaciónnos dice cómo están relacionadas tres variables: volumen, temperatura y presión del gas; y a través de ellapodemos predecir qué ocurre con la presión si se conoce el volumen y la temperatura. Hay, además, ciertovalor explicativo: ¿por qué aumentó la presión?, pues debido a que la temperatura se incrementó y elvolumen del gas se mantuvo constante. Pero se trata de una explicación parcial. Una explicación completarequeriría de otras proposiciones que informaran por qué y cómo están relacionadas esas variables.12 Tal y como sc unencionó, cuando relacionamos diversas variables o conceptos y éstos se encuentran vinculados entresí (no únicamente dos o ¡res sino la mayoría de ellos, la estnmctura de variables presenta correlaciones considerables) yademás el investigador conoce ¡muy hie¡i el fenómeno de estudio; puede alcansarse un cierto nivel dc explicación. Porahora y debido a la complejidad del tema, no se ha profundizado en algunas consideraciones sobre la explicación y lacausalidad que ¡mis adelantes’ discutirán.EJEMPLOS• “Un incremento de la temperatura aumenta la energía cinética de las moléculas del gas”.• “El incremento de la energía cinética causa un aumento en la velocidad del movimiento de lasmoléculas”.• “Puesto que las moléculas no pueden ir más allá del recipiente con volumen constante, éstasimpactan con mayor frecuencia la superficie interior del recipiente. (Debido a que se desplazan más rápido,cubren más distancia y rebotan en el recipiente más frecuentemente.)”,• “En la medida en que las moléculas impactan los costados del recipiente con mayor frecuencia, lapresión sobre las paredes del recipiente se incrementa”.Esta explicación, basada en la concepción de un gas como un conjunto de moléculas en constantemovimiento, es mucho más completa que la anterior y genera un mayor sentido de entendimiento.4.6. ¿UNA INVESTIGACIÓN PUEDE INCLUIR ELEMENTOS DE LOS DIFERENTES TIPOS DE ESTUDIO?Algunas veces una investigación puede caracterizarse como exploratoria, descriptiva, correlacional oexplicativa, pero no situarse únicamente como tal. Esto es, aunque un estudio sea esencialmente exploratoriocontendrá elementos descriptivos, o bien un estudio correlacional incluirá elementos descriptivos, y lo mismoocurre con cada una de las clases de estudios. Asimismo, como se mencionó antes, una investigación puedeiniciarse como exploratoria o descriptiva y después llegar a ser correlacional y aún explicativa. Por ejemplo,un investigador puede pensar en un estudio para determinar cuáles son las razones por las que ciertas
    • personas (de un país determinado) evaden los impuestos. Su objetivo es de carácter explicativo. Sin embargo,el investigador al revisar la literatura, no encuentra antecedentes que puedan aplicarse a su contexto (losantecedentes a los que se enfrenta fueron hechos en países muy diferentes desde el punto de vistasocioeconómico, la legislación fiscal, la mentalidad de los habitantes, etc.). Entonces comienza a explorar elfenómeno (haciendo algunas entrevistas con el personal que trabaja en el Ministerio o Secretaría deImpuestos —o equivalente—, contribuyentes —causantes— y profesores universitarios que imparten cátedrasobre temas fiscales) y a describirlo (v.g., obtiene datos sobre niveles de evasión de impuestos, motivos másfrecuentes de ello, etc.). Posteriormente describe el fenómeno con más exactitud y lo relaciona con diversasvariables: correlaciona grado de evasión de impuestos con nivel de ingresos —¿quiénes ganan más evadenmás o menos impuestos?—, profesión —¿hay diferencias en el grado de evasión de impuestos entre médicos,ingenieros, abogados, comunicólogos, psicólogos, etc.?— y edad —¿a mayor edad mayor o menor grado deevasión de impuestos?—. Finalmente llega a explicar por qué las personas evaden impuestos, quiénes evadenmás y a qué se debe (causas de la evasión).Desde luego, el estudio aunque no puede situarse únicamente en alguno de los tipos citados sinocaracterizarse como tal, se inicia como exploratorio, para después ser descriptivo, correlacional y explicativo.4.7. ¿DE QUÉ DEPENDE QUE UNA INVESTIGACIÓN SE INICIE COMOEXPLORATORIA, DESCRIPTIVA, CORRELACIONAL O EXPLICATIVA?Tal como se mencionó anteriormente, son dos los factores que influyen en que una investigación se iniciecomo exploratoria, descriptiva, correlacional o explicativa: el estado del conocimiento en el tema deinvestigación que nos revele la revisión de la literatura y el enfoque que el investigador pretenda dar a suestudio.En primer término, la literatura nos puede revelar que no hay antecedentes sobre el tema en cuestión o queno son aplicables al contexto en el cual habrá de desarrollarse el estudio, en cuyo caso la investigación tendráque iniciarse como exploratoria. Si la literatura nos revela guías aún no estudiadas e ideas vagamentevinculadas con el problema de investigación, la situación es similar (el estudio se iniciará como exploratorio).Por ejemplo, si pretendemos llevar a cabo una investigación sobre el consumo de drogas en determinadasprisiones o cárceles, con el propósito de analizar si hay o no consumo de estupefacientes en esos lugares, y sise da ese consumo, ¿en qué medida se da?, ¿qué tipo de narcóticos se consume?, ¿cuáles más?, ¿a qué sedebe ese consumo?, ¿quiénes suministran los estupefacientes?, ¿cómo es que son introducidos en lasprisiones?, ¿quiénes intervienen en su distribución? etc.). Y si nos encontramos con que no existenantecedentes, el estudio se iniciaría como exploratorio.En segundo término, la literatura nos puede revelar que hay piezas y trozos de teoría con apoyo empíricomoderado, esto es, estudios descriptivos que han detectado y definido ciertas variables. En estos casosnuestra investigación puede iniciarse como descriptiva (porque hay detectadas ciertas variables en las cualesse puede fundamentar el estudio). Asimismo, se pueden adicionar variables a medir. Por ejemplo, si estamospensando describir el uso que hace de la televisión un grupo específico de niños, nos encontraremos coninvestigaciones que nos sugieren variables a medir: tiempo que dedican diariamente a ver la televisión,contenidos que ven más, actividades que realizan los niños mientras ven televisión, etc. A ellas podemosagregar otras como control paterno sobre el uso que los niños hacen de la televisión; o correlacional (cuandodespués de un cuidadoso análisis de las variables podemos presuponer unas relaciones entre ellas). Porejemplo, al leer cuidadosamente los estudios realizados sobre la relación niño-televisión, podemos tener unabase para hipotetizar una relación entre el tiempo que dedican los niños a ver televisión y el control paternosobre el uso que hacen aquellos de ésta, y llevar a cabo una investigación para aprobar dicha relación y otrasmás.En tercer término, la literatura nos puede revelar la existencia de una o varias relaciones entre conceptos ovariables. En estas situaciones la investigación se iniciará como correlacional. Por ejemplo, si queremos
    • analizar la relación entre la productividad y la satisfacción laboral de ciertos trabajadores de determinadasempresas, y si hay estudios al respecto, la investigación podrá iniciarse como correlativa.En cuarto término, la literatura nos puede revelar que existe una o varias teorías que se aplican a nuestroproblema de investigación; en estos casos el estudio puede iniciarse como explicativo. Por ejemplo, sipensamos analizar por qué ciertos ejecutivos están más motivados intrínsecamente hacia su trabajo que otros,al revisar la literatura nos encontraremos con la teoría de la relación entre las características del trabajo y lamotivación intrínseca, comentada anteriormente, la cual posee evidencia empírica de diversos contextos —incluyendo los latinoamericanos—. Podríamos pensar en llevar a cabo un estudio para explicar el fenómenoen nuestro contexto (ciertos ejecutivos de determinadas organizaciones).Por otra parte, el enfoque que el investigador le de a su estudio determina cómo se iniciará éste. Si uninvestigador piensa en realizar un estudio sobre un tema ya estudiado previamente pero dándole un enfoquediferente, el estudio puede iniciarse como exploratorio. Por ejemplo, el liderazgo ha sido investigado en muydiversos contextos y situaciones (en organizaciones de distintos tamaños y características, con trabajadores delínea, gerentes, supervisores, etc.; en el proceso de enseñanza-aprendizaje; en diversos movimientos socialesde masas y otros muchos contextos). Asimismo, las prisiones como forma de organización también han sidoestudiadas. Sin embargo, alguien puede pretender llevar a cabo una investigación para analizar lascaracterísticas de las líderes en las cárceles o reclusorios de mujeres en la Ciudad de México y qué factoreshacen que las líderes ejerzan como tales. Su estudio se iniciará como exploratorio —suponiendo que noencuentre antecedentes desarrollados sobre los motivos que provocan el fenómeno del liderazgo—.Igualmente, un investigador puede pretender únicamente indicar cuál es el nivel de motivación intrínsecahacia el trabajo y la satisfacción laboral en un determinado grupo de directores de organizacionesindustriales; y aunque exista una teoría que explique cómo se relacionan ambos conceptos, el estudio seiniciará —y concluirá- como descriptivo. Si buscara primero describir dichos conceptos y luego relacionarlos,su estudio se iniciaría como descriptivo y posteriormente sería correlativo.Desde luego, cuantos más antecedentes haya, mayor será la precisión inicial de la investigación. Asimismo,como se ha explicado, el estudio puede iniciarse como exploratorio y terminar siendo explicativo.4.8. ¿CUÁL DE LOS CUATRO TIPOS DE ESTUDIO ES EL MEJOR?En algunas ocasiones, los autores de libros han escuchado esta pregunta en boca de estudiantes, y la respuestaes muy simple: ninguno, los cuatro tipos de investigación son igualmente válidos e importantes. Todos hancontribuido al avance de las diferentes ciencias. Cada uno tiene sus objetivos y razón de ser (los cuales secomentaron al hablar de cada clase de estudio). En este sentido, un estudiante no debe preocuparse si suestudio va a ser o iniciarse como exploratorio, descriptivo, correlacional o explicativo; debe preocuparse porhacerlo bien y contribuir al conocimiento de un fenómeno. El que la investigación sea de un tipo u otro —oincluya elementos de uno o más de éstos— depende de cómo se plantee el problema de investigación(preguntas y objetivos). La investigación debe hacerse “a la medida” del problema que se formule, es decir,no decimos a priori “voy a llevar a cabo un estudio exploratorio o descriptiyo”, sino que primero planteamosel problema y revisamos la literatura y, después, analizamos si la investigación va a ser de una u otra clase.RESUMENUna vez que hemos efectuado la revisión de la literatura y afinamos el planteamiento del problema, pensamosen qué alcance tendrá nuestra investigación: exploratoria, descriptiva, correlacional y explicativa. Es decir,¿hasta dónde (en términos de conocimiento> es posible que llegue nuestro estudio?Ningún tipo de estudio es superior a los demás, todos son significativos y valiosos. La diferencia para eligiruno u otro tipo de investigación estriba en el grado de desarrollo del conocimiento respecto al tema a estudiary a los objetivos planteados.
    • Los estudios exploratorios tienen por objeto esencial familiarizarnos con un tópico desconocido o pocoestudiado o novedoso. Esta clase de investigaciones sirven para desarrollar métodos a utilizar enestudios más profundos.Los estudios descriptivos sirven para analizar cómo es y se manifiesta un fenómeno y sus componentes (v.g.,el nivel de aprovechamiento de un grupo, cuántas personas ven un programa televisivo y por qué lo ven o no,etc.).Los estudios correlacionales pretenden ver cómo se relacionan o vinculan diversos fenómenos entre si (o sino se relacionan).Los estudios explicativos buscan encontrar las razones o causas que provocan ciertos fenómenos. A nivelcotidiano y personal sería como investigar por qué Brenda gusta tanto de ir a bailar a una ‘disco” o por qué seincendió un edificio.Una misma investigación puede abarcar fines exploratorios, en su inicio, y terminar siendo descriptiva,correlacional y hasta explicativa: todo según los objetivos del investigador.CONCEPTOSBÁSICOSExploraciónDescripciónCorrelaciónExplicaciónTipo genérico de estudioEJERCICIOS1. Plantee una pregunta de investigación sobre un problema de investigación exploratorio, unodescriptivo, uno correlacional y uno explicativo.2. Las siguientes preguntas de investigación a qué tipo de estudio corresponden (véanse respuestas en elApéndice 4):A) ¿A cuánta inseguridad se exponen los habitantes de la Ciudad de México?, ¿cuántos asaltos hahabido en promedio diariamente durante los últimos doce meses?, ¿cuántos robos a casa-habitación?,¿cuántos asesinatos?, ¿cuántos robos a comercios?, ¿cuántos robos de vehículos automotores?, ¿cuántoslesionados?B) ¿Los empresarios mexicanos qué opinan de las tasas impositivas hacendarias?C) ¿El alcoholismo en las esposas genera mayor número de abandonos y divorcios que el alcoholismoen los maridos? (En los matrimonios de clase alta y origen latinoamericano que viven en Nueva York.)D) ¿Cuál es la razón o cuáles son las razones por las que la telenovela “Nosotros” tuvo el mayorteleauditorio en la historia de la televisión venezolana?3. Respecto al problema de investigación que planteó en el capitulo tres, ¿a qué tipo de estudiocorresponde?BIBLIOGRAFÍA SUGERIDADANKHE, O. L. (1976). Investigación y comunicación, en C. Fernández—Collado y G.L. Dankhe (Eds): “Lacomunicación humana: ciencia social’. México, D.F: McGrawHill de México. Capitulo 13, pp. 385—454.
    • EJEMPLO:La investigación se inicia como descriptiva y finalizará como descriptiva/correlacional, ya que pretendeanalizar los usos y gratificaciones de la televisión en niños de diferentes niveles socioeconómicos, edades,sexo y otras variables (se relacionarán nivel socioeconómico y uso de la televisión, etcétera).La televisión y el niñoPROCESO DE INVESTIGACIÓNQuinto paso• Formular las hipótesis.• Detectar las variables.• Definir conceptualmente las variables.• Definir operacionalmente las variables.Formulación de hipótesisOBJETIVOS DE APRENDIZAJEQue el alumno:
    • 1) Comprenda los conceptos de hipótesis, variable, definición conceptual y definición operacional deuna variable.2) Conozca y comprenda los diferentes tipos de hipótesis.3) Aprenda a deducir y formular hipótesis, así como definir conceptual y operacionalmente las variablescontenidas en una hipótesis.SÍNTESISEl capítulo define lo que es una hipótesis, presenta una clasificación de los tipos de hipótesis en lainvestigación científica, define el concepto de variable y explica maneras de deducir y formular hipótesis.Asimismo se establece la relación entre el planteamiento del problema, el marco teórico, el tipo deinvestigación y las hipótesis.5.1. ¿QUÉ SON LAS HIPÓTESIS?Ya hemos planteado el problema de investigación, revisado la literatura y contextualizado dicho problemamediante la construcción del marco teórico (el cual puede tener mayor o menor información, según cuanto sehaya estudiado el problema o tema específico de investigación). Asimismo, hemos visto que nuestro estudiopuede iniciarse como exploratorio, descriptivo, correlacional o explicativo, y que como investigadoresdecidimos hasta dónde queremos y podemos llegar (es decir, si finalmente el estudio terminará comodescriptivo, correlacional o explicativo). Ahora, el siguiente paso consiste en establecer guías precisos haciael problema de investigación o fenómeno que estamos estudiando. Estas guías son las hipótesis. En unainvestigación podernos tener una, dos o varias hipótesis; y como se explicará más adelante, a veces no setienen hipótesis.Las hipótesis nos indican lo que estarnos buscando o tratando de probar y pueden definirse cornoexplicaciones tentativas del fenómeno investigado formuladas a manera de proposiciones. De hecho, ennuestra vida cotidiana constantemente elaboramos hipótesis acerca de muchas “cosas” y luego indagamos(investigamos) si son o no ciertas. Por ejemplo, establecemos una pregunta de investigación: ¿Le gustaré aAna? y una hipótesis: “Yo le resulto atractivo a Ana”. Esta hipótesis es una explicación tentativa (porque noestamos seguros que sea cierta) y está formulada como proposición (propone o afirma algo). Despuésinvestigamos si la hipótesis es aceptada o rechazada cortejando a Ana.Las hipótesis no necesariamente son verdaderas; pueden o no serlo, pueden o no comprobarse con hechos.Son explicaciones tentativas, no los hechos en sí. El investigador al formularlas no puede asegurar que vayana comprobarse. Como mencionan y ejemplifican Black y Champion (1976), una hipótesis es diferente de unaafirmación de hecho. Alguien puede hipotetizar que, en un país determinado, las familias que viven en zonasurbanas tienen menor número de hijos que las familias que viven en zonas rurales; y esta hipótesis puede sero no comprobada. En cambio, si alguien afirma lo anterior basándose en información de un censo poblacionalrecientemente efectuado en ese país, no establece una hipótesis sino que afirma un hecho. Es decir, elinvestigador al establecer sus hipótesis desconoce si serán o no verdaderas.Dentro de la investigación científica, las hipótesis son proposiciones tentativas acerca de las relaciones entredos o mas variables y se apoyan en conocimientos organizados y sistematizados.EJEMPLOS DE HIPÓTESIS1. La proximidad física entre los hogares de las parejas de novios está relacionada positivamente con lasatisfacción sobre la relación entre éstos.2. El índice de cáncer pulmonar es mayor entre los fumadores que en los no fumadores.3. Conforme se desarrollan las psicoterapias orientadas en el paciente, aumentan las expresionesverbales dé discusión y exploración de planes futuros personales, mientras que disminuyen las expresiones
    • verbales de discusión y exploración de hechos pasados.4. A mayor variedad en el trabajo, mayor motivación intrínseca respecto a éste.Las hipótesis pueden ser más o menos generales o precisas, e involucrar dos o más variables —comopodemos observar en los ejemplos—, pero en cualquier caso son sólo proposiciones sujetas a comprobaciónempírica, a verificación en la realidad. El primer ejemplo, vincula dos variables: “proximidad física entre loshogares de los novios” y “satisfacción sobre el noviazgo”,5.2. ¿QUÉ SON LAS VARIABLES?Pero vayamos por partes. En este punto es necesario definir qué es una variable. Una variable es unapropiedad que puede variar (adquirir diversos valores) y cuya variación es susceptible de medirse. Ejemplosde variables son el sexo, la motivación intrínseca hacia el trabajo, el atractivo físico, el aprendizaje deconceptos, el conocimiento de historia de la Revolución Mexicana, la religión, la agresividad verbal, lapersonalidad autoritaria y la exposición a una campaña de propaganda política. Es decir, la variable se aplicaa un grupo de personas u objetos, los cuales pueden adquirir diversos valores respecto a la variable; porejemplo la inteligencia: las personas pueden clasificarse de acuerdo con su inteligencia, no todas las personasposeen el mismo nivel de inteligencia, varían en ello.La ideología de la prensa: no todos los periódicos manifiestan a través de su contenido la misma ideología.Las variables adquieren valor para la investigación científica cuando pueden ser relacionadas con otras(formar parte de una hipótesis o una teoría). En este caso se les suele denominar “constructos oconstrucciones hipotéticas”.5.3. ¿COMO SE RELACIONAN LAS HIPÓTESIS, LAS PREGUNTAS Y LOS OBJETIVOSDE INVESTIGACIÓN?Las hipótesis proponen tentativamente las respuestas a las preguntas de investigación, la relación entre ambases directa e íntima. Las hipótesis relevan a los objetivos y preguntas de investigación para guiar el estudio.Por ello, como se puntualizará más adelante, las hipótesis comúnmente surgen de los objetivos y preguntas deinvestigación, una vez que éstas han sido reevaluadas a raíz de la revisión de la literatura.5.4. ¿DE DÓNDE SURGEN LAS HIPÓTESIS?Si hemos seguido paso por paso el proceso de investigación, es natural que las hipótesis surjan delplanteamiento del problema que, como recordamos, se vuelve a evaluar y si es necesario se replantea a raíz dela revisión de la literatura. Es decir, provienen de la revisión misma de la literatura (de la teoría adoptada o laperspectiva teórica desarrollada). Nuestras hipótesis pueden surgir de un postulado de una teoría, del análisisde ésta, de generalizaciones empíricas pertinentes a nuestro problema de investigación y de estudiosrevisados o antecedentes consultados.Existe pues, una relación muy estrecha entre el planteamiento del problema, la revisión de la literatura y lashipótesis. La revisión inicial de la literatura hecha para familiarizamos con el problema de estudio nos lleva aplantear dicho problema, después revisamos la literatura y afinamos o precisamos el planteamiento delproblema, del cual derivamos las hipótesis. Desde luego, al formular las hipótesis volvemos a evaluar nuestroplanteamiento del problema. Debemos recordar que se comentó que los objetivos y preguntas deinvestigación pueden reafirmarse o mejorarse durante el desarrollo del estudio. Asimismo, durante el proceso
    • se nos pueden ocurrir otras hipótesis que no estaban contempladas en el planteamiento original, producto denuevas reflexiones, ideas o experiencias; discusiones con profesores, colegas o expertos en el área; e —incluso— “de analogías, mediante el descubrimiento de semejanzas entre la información referida a otroscontextos y la que se posee para la realidad del objeto de estudio” (Rojas, 1981, p. 95). Este último caso haocurrido varias veces en las ciencias sociales. Por ejemplo, algunas hipótesis en el área de la comunicación noverbal sobre el manejo de la territorialidad humana surgieron de estudios sobre este tema pero en animales;algunas concepciones de la teoría del campo o psicología topológica (cuyo principal exponente fue KurtLewin) tienen antecedentes en la teoría del comportamiento de los campos electromagnéticos. La teoría deGalileo, propuesta por Joseph Woelfel y Edward L. Fink (1980) para medir el proceso de la comunicación,tiene orígenes importantes en la física y otras ciencias exactas (las dinámicas del “yo” se apoyan en nocionesde la álgebra de vectores).Selltiz et al. (1965, Pp. 54-55), al hablar de las fuentes de donde surgen las hipótesis escriben:“Las fuentes de hipótesis de un estudio tienen mucho que ver a la hora de determinar la naturaleza de lacontribución de la investigación en el cuerpo general de conocimientos. Una hipótesis que simplementeemana de la intuición o de una sospecha puede hacer finalmente una importante contribución a la ciencia. Sinembargo, si solamente ha sido comprobada en un estudio, existen dos limitaciones con respecto a su utilidad.Primera no hay seguridad de que las relaciones entre dos variables halladas en un determinado estudio seránencontradas en otros estudios”... “En segundo lugar, una hipótesis basada simplemente en una sospecha espropicia a no ser relacionada con otro conocimiento o teoría. Así pues, los hallazgos de un estudio basados entales hipótesis no tienen una clara conexión con el amplio cuerpo de conocimientos de la ciencia social.Pueden suscitar cuestiones interesantes, pueden estimular posteriores investigaciones, e incluso pueden serintegradas más tarde en una teoría explicatoria. Pero, a menos que tales avances tengan lugar, tienen muchasprobabilidades de quedar como trozos aislados de información.”Y agregan:“Una hipótesis que nace de los hallazgos de otros estudios está libre en alguna forma de la primera de estaslimitaciones. Si la hipótesis está basada en resultados de otros estudios, y si el presente estudio apoya lahipótesis de aquellos, el resultado habrá servido para confirmar esta relación de una forma normal”... “Unahipótesis que se apoya no simplemente en los hallazgos de un estudio previo, sino en una teoría en términosmás generales, está libre de la segunda limitación: la de aislamiento de un cuerpo de doctrina más general.”Las hipótesis pueden surgir aunque no exista un cuerpo teórico abundanteEstamos de acuerdo en que las hipótesis que surgen de teorías con evidencia empírica superan las doslimitaciones que señalan Selltiz y sus colegas (1965), así como en la afirmación de que una hipótesis quenace de los hallazgos de investigaciones anteriores vence la primera de dichas limitaciones. Pero es necesariorecalcar que también pueden emanar hipótesis útiles y fructíferas de planteamientos del problema cuidado-samente revisados, aunque el cuerpo teórico que los sustente no sea abundante. A veces la experiencia y laobservación constante pueden ofrecer potencial para el establecimiento de hipótesis importantes, lo mismopuede decirse de la intuición. Desde luego, cuanto menor apoyo empírico previo tenga una hipótesis, mayorcuidado se deberá tener en su elaboración y evaluación, porque tampoco podemos formular hipótesis demanera superficial. Lo que sí constituye una grave falla en la investigación es formular hipótesis sin haberrevisado cuidadosamente la literatura, ya que podemos cometer errores tales como “hipotetizar” algosumamente comprobado (nuestro estudio no es novedoso, pretende volver a “inventar la rueda”) o“hipotetizar”algo que ha sido contundentemente rechazado (un ejemplo burdo pero ilustrativo sería pretenderestablecer la hipótesis de que “los seres humanos pueden volar por sí mismos, únicamente con su cuerpo”).Definitivamente, la calidad de las hipótesis está relacionada positivamente con el grado de exhaustividad conque se haya revisado la literatura.
    • 5.5. ¿QUÉ CARACTERÍSTICAS DEBE TENER UNA HIPÓTESIS?Para que una hipótesis sea digna de tomarse en cuenta para la investigación científica, debe reunir ciertosrequisitos:Las hipótesis deben referirse a una situación social real. Como argumenta Rojas (1981), las hipótesis sólopueden someterse a prueba en un universo y contexto bien definidos. Por ejemplo, una hipótesis que tengaque ver con alguna variable del comportamiento gerencial —digamos, la motivación— deberá ser sometida aprueba en una situación real (con ciertos gerentes de organizaciones existentes, reales). En ocasiones en lamisma hipótesis se explicita esa realidad (“ los niños guatemaltecos que viven en zonas urbanas, imitaránmayor conducta violenta de la televisión; que los niños guatemaltecos que viven en zonas rurales”), y otrasveces la realidad se define a través de explicaciones que acompañan a la hipótesis (la hipótesis: “cuantomayor sea la retroalimentación sobre el desempeño en el trabajo que proporcione un gerente a sussupervisores, más grande será la motivación intrínseca de éstos hacia sus tareas laborales”; no explicita quégerentes, de qué empresas. Y será necesario contextualizar la realidad de dicha hipótesis, afirmar por ejemploque se trata de gerentes de todas las áreas —producción, recursos humanos, finanzas— de empresaspuramente industriales con más de 1 000 trabajadores y ubicadas en Bogotá). Es muy frecuente que, cuandonuestras hipótesis provienen de una teoría o una generalización empírica (afirmación comprobada variasveces en la realidad), sean manifestaciones contextualizadas o casos concretos de hipótesis generalesabstractas. La hipótesis “a mayor satisfacción laboral mayor productividad” es general y puede someterse aprueba en diversas realidades (países, ciudades, parques industriales o aun en una sola empresa; condirectivos, secretarias u obreros, etc.; en empresas comerciales, industriales, de servicios o combinaciones deestos tipos; giros; etc.). En estos casos, al probar nuestra hipótesis contextualizada aportamos evidencia enfavor de la hipótesis más general. Es obvio que los contextos o realidades pueden ser más o menos generalesy —normalmente— han sido explicitados en el planteamiento del problema. Lo que hacemos al establecer lahipótesis o las hipótesis es volver a analizar si son los adecuados para nuestro estudio y si es posible teneracceso a ellos (reconfirmamos el contexto, buscamos otro o ajustamos las hipótesis).2. Los términos (variables) de la hipótesis tienen que ser comprensibles, precisos y lo más concretosposible. Términos vagos o confusos no tiene cabida en una hipótesis. Por ejemplo: “globalización de laeconomía , sinergia organizacional”, son conceptos imprecisos y generales que deben sustituirse por otrosmas específicos y concretos.3. La relación entre variables propuesta por una hipótesis debe ser clara y verosímil (lógica). Es decir,es necesario que quede claro cómo se están relacionando las variables y que esta relación no sea ilógica. Porejemplo, una hipótesis como: “La disminución del consumo del petróleo en los Estados Unidos estárelacionada con el grado de aprendizaje del álgebra por parte de niños que asisten a escuelas públicas enBuenos Aires” sería inverosímil, no podemos considerarla.4. Los términos de la hipótesis y la relación planteado entre ellos, deben poder ser observados ymedidos, o sea tener referentes en la realidad Las hipótesis científicas —al igual que los objetivos ypreguntas de investigación— no incluyen aspectos morales ni cuestiones que no podemos medir en larealidad. Hipótesis tales como: “Los hombres más felices van al cielo” o ‘La libertad de espíritu estárelacionada con la voluntad creadora” contienen conceptos o relaciones que no poseen referentes empíricos;por lo tanto, no son útiles como hipótesis para investigar científicamente ni se pueden someter a prueba en larealidad.5. Las hipótesis deben estar relacionadas con técnicas disponibles para probarlas. Este requisito estáestrechamente relacionado con el anterior y se refiere a que al formular una hipótesis, tenemos que analizar siexisten técnicas o herramientas de la investigación (instrumentos para recolectar datos, diseños, análisisestadísticos o cualitativos, etc.), para poder verificarla, si es posible desarrollarlas y si se encuentran a nuestroalcance. Se puede dar el caso de que existan dichas técnicas pero que por ciertas razones no tengamos accesoa ellas. Alguien podría pretender probar hipótesis referentes a la desviación presupuestal en el gasto públicode un país latinoamericano o la red de narcotraficantes en la ciudad de Miami, pero no disponer de formasrealistas de obtener sus datos. Entonces su hipótesis aunque teóricamente puede ser muy valiosa, no se puedeprobar en la realidad.
    • 5.6. ¿QUÉ TIPOS DE HIPÓTESIS HAY?Existen diversas formas de clasificar las hipótesis, pero en este apartado nos vamos a concentrar en una quelas clasifica en: 1) hipótesis de investigación, 2) hipótesis nulas, 3) hipótesis alternativas y 4) hipótesisestadísticas.5.7. ¿QUÉ SON LAS HIPÓTESIS DE INVESTIGACIÓN?Lo que hemos venido definiendo como hipótesis a lo largo de este capitulo son en realidad las hipótesis deinvestigación. Es decir, éstas podrían definirse como “proposiciones tentativas acerca de las posiblesrelaciones entre dos o más variables y que cumplen con los cinco requisitos mencionados”. Se les suelesimbolizar como Hi o H1, H2, H3, etc. (si son varias) y también se les denomina hipótesis de trabajo.A su vez las hipótesis de investigación pueden ser:5.7.1. Hipótesis descriptivas del valor de variables que se va a observar en un contexto o enla manifestación de otra Variable 1313 Algunos investigadores consideran estas hipótesis corno afirmaciones “univariadas”. Argumentan que no serelacionan variables. Opinan que, más que relacionar variables, se está planteando como se va a manifestar una variableen una constante (después de todo en los ejemplos el grupo medido de personas u objetos es constante). Esterazonamiento tiene validez, y entonces tal vez deberíamos hablar de que “relacionan términos”. Sin embargo, en estelibro se consultó a algunos grupos de estudiantes, quienes manifestaron que les resultaba difícil comprender la noción derelacionar una variable con una constante. Por ello, se habla de hipótesis descriptivas que relacionan dos variables.EJEMPLOHi: “La expectativa de ingreso mensual de los trabajadores de la Corporación TEAQ oscila entre $50 000y $60 000 pesos colombianos.”Las hipótesis de este tipo se utilizan a veces en estudios descriptivos. Pero cabe comentar que no en todas lasinvestigaciones descriptivas se formulan hipótesis o que éstas son afirmaciones más generales (“La ansiedaden los jóvenes alcohólicos será elevada”, “Durante este año, los presupuestos de publicidad se incrementaránentre un 50 y un 60%”, “La motivación extrínseca de los obreros de las plantas de las zonas industriales deGuadalajara disminuirá”, “El número de psicoterapias va a aumentar en las urbes sudamericanas con más de3 millones de habitantes”, etc.). No es sencillo hacer estimaciones con cierta precisión respecto a fenómenosdel comportamiento humano.5.7.2. Hipótesis correlacionalesÉstas especifican las relaciones entre dos o más variables. Corresponden a los estudios correlacionales ypueden establecer la asociación entre dos variables (“La inteligencia está relacionada con la memoria”, “Laex posición por parte de los adolescentes a videos musicales con alto contenido sexual, está asociada con lamanifestación de estrategias en las relaciones interpersonales heterosexuales para establecer contacto sexual”,etc.); o establecer la asociación entre más de dos variables (“La atracción física, las demostraciones de afecto,la similitud en valores y la satisfacción en el noviazgo, se encuentran vinculadas entre sí”, “La inteligencia, lamemoria y las calificaciones obtenidas están relacionadas, en estudiantes de postgrado uruguayos de cienciassociales”, etc.).Sin embargo, las hipótesis correlacionales pueden no sólo establecer que dos o más variables se encuentran
    • asociadas, sino cómo están asociadas. Éstas son las que alcanzan el nivel predictivo y parcialmenteexplicativo.EJEMPLOS“A mayor exposición por parte de los adolescentes a videos musicales con alto contenido sexual, mayormanifestación de estrategias en las relaciones interpersonales heterosexuales para establecer contacto sexual”.[Aquí la hipótesis nos indica que, cuando una variable aumenta la otra también y viceversa que cuando unavariable disminuye, la otra disminuye.]“A mayor autoestima, menor temor de logro”. [Aquí la hipótesis nos indica que, cuando una variableaumenta, la otra disminuye, y si ésta disminuye aquélla aumenta.]“Las telenovelas venezolanas muestran cada vez un mayor contenido de sexo en sus escenas” (en estahipótesis se correlacionan las variables “época o tiempo en que se producen las telenovelas” y “contenido desexo”).En estos ejemplos, no sólo se establece que hay relación entre las variables, sino también cómo es la relación(qué dirección sigue). Como se comprenderá, es diferente hipotetizar que dos o más variables estánrelacionadas a hipotetizar cómo son estas relaciones. En el capítulo “Análisis e interpretación de los datos” seexplica más a fondo el tema de la correlación y los tipos de correlación entre variables. Por el momentodiremos que, cuando se correlacionan dos variables, se le conoce como “correlación bivariada” y, cuando secorrelacionan varias variables, se le llama “correlación múltiple”.Es necesario agregar que, en una hipótesis de correlación, el orden en que coloquemos las variables no esimportante (ninguna variable antecede a la otra; no hay relación de causalidad). Es lo mismo indicar “amayor X, mayor Y” que “a mayor Y, mayor X”, o “a mayor X, menor Y” que “a menor Y, mayor X”.EJEMPLO“Quienes tienen más altas puntuaciones en el examen de estadística, tienden a tener las puntuaciones máselevadas en el examen de psicometría” es igual que “Los que tienden a tener las puntuaciones más elevadasen el examen de psicometría son quienes tienen más altas puntuaciones en el examen de estadística”.Es decir, como nos enseñaron desde pequeños: “‘el orden de los factores (variables) no altera el producto (lahipótesis).”. Desde luego, esto ocurre en la correlación mas no en las relaciones de causalidad, en dondevamos a ver que sí importa el orden de la variables. Pero en la correlación no hablamos de variablesindependiente y dependiente (cuando sólo hay correlación estos términos carecen de sentido). Los estudiantesque comienzan en sus cursos de investigación suelen indicar en toda hipótesis cuál es la variableindependiente y cuál la dependiente. Ello es un error. Únicamente en hipótesis causales se puede hacer esto.Por otro lado, es común que cuando se pretende en la investigación correlacionar varias variables se tengandiversas hipótesis, y cada una de ellas relacione un par de variables. Por ejemplo, si quisiéramos relacionarlas variables “‘atracción física”, “confianza”, “proximidad física y “equidad”en el noviazgo (todas entre sí),estableceríamos las hipótesis correspondientes.EJEMPLO
    • H1 “A mayor atracción física, menor confianza”.H2 “A mayor atracción física, mayor proximidad física”.H3 “A mayor atracción física, mayor equidad”.H4 “A mayor confianza, mayor proximidad física”.H5 “A mayor confianza, mayor equidad”.H6 “A mayor proximidad física, mayor equidad”.Estas hipótesis deben ser contextualizadas en su realidad (con qué novios) y sometidas a prueba empírica.5.7.3. Hipótesis de la diferencia entre gruposEstas hipótesis se formulan en investigaciones dirigidas a comprar grupos. Por ejemplo, supongamos que unpublicista piensa que un comercial televisivo en blanco y negro, cuya finalidad es persuadir a los adolescentesque comienzan a fumar cigarrillos para que dejen de fumar, tiene una eficacia diferente que uno en color. Supregunta de investigación podría ser: ¿es más eficaz un comercial televisivo en blanco y negro que uno encolor, cuyo mensaje es persuadir a los adolescentes que comienzan a fumar cigarrillos para que dejen dehacerlo? Y su hipótesis podría quedar formulada así:EJEMPLOHi: “El efecto persuasivo para dejar de fumar no será igual en los adolescentes que vean la versión delcomercial televisivo a color que en los adolescentes que vean la versión del comercial en blanco y negro”.Otro ejemplo de este tipo de hipótesis sería:Hi: “Los adolescentes le atribuyen más importancia que las adolescentes al atractivo físico en susrelaciones heterosexuales”.En ambos ejemplos, se plantea una posible diferencia entre grupos; solamente que en el primero de ellosúnicamente se establece que “hay diferencia” entre los grupos que se están comparando, pero no se afirma enfavor de cuál de los grupos es la diferencia. No establece si el efecto persuasivo es mayor en los adolescentesque se exponen al comercial en blanco y negro o los que se exponen al comercial en color. Se limita a decirque se espera una diferencia. En cambio, en el segundo, además de establecer la diferencia, se especifica enfavor de cuál de los grupos a comparar es ésta. (Los jóvenes son quienes según se piensa, atribuirán mayorimportancia al “atractivo físico”.)Cuando el investigador no tiene bases para presuponer en favor de qué grupo será la diferencia, formula unahipótesis simple de diferencia de grupos (como el primer ejemplo de los comerciales). Y cuando sí tienebases, establece una hipótesis direccional de diferencia de grupos (como el segundo ejemplo). Esto último,normalmente ocurre cuando la hipótesis se deriva de una teoría o estudios antecedentes, o bien el investigadorestá bastante familiarizado con el problema de estudio.Esta clase de hipótesis puede abarcar dos, tres o más grupos.EJEMPLOHi: “Las escenas de la telenovela “Sentimientos” presentarán mayor contenido de sexo que las escenas de latelenovela ‘Luz Ángela’, y éstas —a su vez— mayor contenido de sexo que las escenas de la telenovela “Mi últimoamor”.14Algunos investigadores consideran las hipótesis de diferencia de grupos como un tipo de hipótesis correlacionales,
    • porque en última instancia relacionan dos o más variables. Por ejemplo, el caso de la importancia del atractivo físico(página anterior) relaciona las variables “sexo” con “atribución de la importancia del atractivo físico en las relacionesheterosexuales”. La diferencia entre ambas clases de hipótesis estriba en que normalmente en las hipótesis de diferenciade grupos una de las variables (aquélla sobre la cual se dividen los grupos) adquiere un número más limitado de valores(habrá tantos valores como grupos se comparen) que los valores que adquieren las variables de las hipótesiscorrelacionales. Y han sido diferenciadas debido a que por su nivel de medición, requieren análisis estadísticos distintos.[Nota: si usted no entendió este último párrafo no se preocupe, no se ha hablado todavía sobre “niveles de medición”.Esta discusión fue introducida porque hay algunos investigadores que difieren en lo comentado. Pensamos que, cuandoya se hayan visto los temas “‘niveles de medición” (Pp. 257) y “métodos o pruebas estadísticas paramétricas y noparamétricas” (Pp. 383-4 16), se comprenderá esta discusión].Las hipótesis de diferencia de grupos (aunque son distintas de las hipótesis correlacionales) pueden formar parte deestudios correlacionales, si únicamente establecen que hay diferencia entre los grupos —aunque establezcan en favor dequé grupo es ésta—. Ahora bien, si además de establecer tales diferencias explican el porqué de las diferencias (lascausas o razones de éstas), entonces son hipótesis de estudios explicativos. Asimismo, puede darse el caso de unainvestigación que se inicie como correlacional (con una hipótesis de diferencia de grupos) y termine como explicativa(en los resultados se expongan los motivos de esas diferencias). En resumen, los estudios correlacionales se caracterizanpor tener hipótesis correlacionales, hipótesis de diferencias de grupos o ambos tipos.14 Por supuesto, los nombres son ficticios. Si alguna telenovela se ha titulado (o en el futuro se titulara) así, espuramente una coincidencia.5.7.4. Hipótesis que establecen relaciones de causalidadEste tipo de hipótesis no solamente afirman las relaciones entre dos o más variables y cómo se dan dichas relaciones,sino que además proponen un “sentido de entendimiento” de ellas. Este sentido puede ser más o menos completo,dependiendo del número de variables que se incluyan, pero todas estas hipótesis establecen relaciones de causa—efecto.EJEMPLO SENCILLOHi: “La desintegración familiar de los padres provoca baja autoestima en los hijos”. En el ejemplo, además deestablecerse una relación entre las variables, se propone la causalidad de esa relación.Las hipótesis correlacionales pueden simbolizarse como “X_____Y”, y las hipótesis causales pueden simbolizarsecomo:influye en o causa“X Y” (una variable) (otra variable)Correlación y causalidad son conceptos asociados pero distintos. Dos variables pueden estar correlacionadas y esto nonecesariamente implica que una será causa de la otra. Por ejemplo, supongamos que una empresa fabrica un productoque se vende poco y decide mejorarlo, lo hace así y lanza una campaña para anunciar el producto en radio y televisión.Después observa que aumentan las ventas del producto. Los ejecutivos de la empresa pueden decir que el lanzamientode la campaña está relacionado con el incremento en las ventas, pero si no se demuestra la causalidad no puedenasegurar que la campaña haya provocado tal incremento (quizá sí ocurre que la campaña es causa del aumento, peropuede ser que la causa sea en si la mejora al producto, una excelente estrategia de comercialización u otro factor; o bientodas pueden ser causas). Otro caso es el que se explicó en el capítulo anterior. (p. 66). En él la “‘estatura” “parecía”estar correlacionada con la “inteligencia” en niños cuyas edades oscilaban entre los 8 y 12 años (los niños con mayorestatura, tendían a obtener las calificaciones más altas en la prueba de inteligencia); pero la realidad era que la“maduración” era la variable que estaba relacionada con “‘la respuesta a una prueba de inteligencia” (más que a lainteligencia en sí). La correlación no tenía sentido; mucho menos lo tendría establecer una causalidad, afirmando que laestatura es causa de la inteligencia o que por lo menos influye en ella. Es decir, no todas las correlaciones tienen sentidoy no siempre que se encuentra una correlación puede inferirse causalidad. Si cada vez que se obtiene una correlación sesupusiera causalidad, ello equivaldría a decir, cada vez que se ve a una señora y un niño juntos, que ella es su madre(cuando puede ser su tía, una vecina o una señora que casualmente se colocó muy cerca del niño).Para poder establecer causalidad se requiere que antes se haya demostrado correlación, pero además la causa debe
    • ocurrir antes que el efecto. Asimismo cambios en la causa deben provocar cambios en el efecto.Al hablar de hipótesis, a las supuestas causas se les conoce como “variables independientes” y a los efectos como“‘variables dependientes”. Solamente se puede hablar de variables independientes y dependientes cuando se formulanhipótesis causales o hipótesis de la diferencia de grupos, siempre y cuando en estas últimas se explique cuál es la causade la diferencia hipotetizada.A continuación se exponen distintos tipos de hipótesis causales:A. Hipótesis causales bivariadas. En estas hipótesis se plantea una relación entre una variable independiente y unavariable dependiente. Por ejemplo: “Percibir que otra persona del sexo opuesto es similar a uno en cuanto a religión,valores y creencias nos provoca mayor atracción física hacia ella”. La hipótesis podría esquematizarse como en la figura5.1.FIGURA 5.1ESQUEMA DE RELACIÓN CAUSAL BIVARIADAB. Hipótesis causales multivariadas. Plantean una relación entre varias variables independientes y unadependiente, o una independiente y varias dependientes, o varias variables independientes y varias dependientes.EJEMPLOS“La cohesión y la centralidad en un grupo sometido a una dinámica, y el tipo de liderazgo que se ejerza dentro delgrupo; determinan la efectividad de éste para alcanzar sus metas primarias”. Esta hipótesis se esquematiza en la figura5.2.FIGURA 5.2ESQUEMA DE RELACIÓN CAUSAL MULTIVARIADAFIGURA 5.3ESQUEMA DE RELACIÓN CAUSAL MULTIVARIADAFIGURA 5.4ESQUEMA CAUSAL CON VARIABLE INTERVINIENTEFIGURA 5.5ESTRUCTURA CAUSAL COMPLEJA MULTIVARIADA15
    • “La variedad y la autonomía en el trabajo, así como la retroalimentación proveniente del desarrollo de él, generan mayormotivación intrínseca y satisfacción laborales”. Esta hipótesis se esquematiza en la figura 5.3.Las hipótesis multivariadas pueden plantear otro tipo de relaciones causales, en donde ciertas variables intervienenmodificando la relación (hipótesis con presencia de variables intervinientes).EJEMPLO“La paga aumenta la motivación intrínseca de los trabajadores, cuando es administrada de acuerdo con el desempeño”.La hipótesis se esquematiza en la figura 5.4.Asimismo, pueden tenerse estructuras causales de variables más complejas, que resulta difícil expresar en una solahipótesis o porque las variables se relacionan entre sí de distintas maneras. Entonces se plantean las relaciones causalesen dos o más hipótesis o gráficamente; por ejemplo, la estructura presentada en la figura 5.5.El esquema de la figura 5.5. podría desglosarse en múltiples hipótesis; por ejemplo,H1: “‘La paga incrementa la satisfacción laboral”.H2: “La integración, la comunicación instrumental y la comunicación formal incrementan la satisfacción laboral”.H3: “La centralización disminuye la satisfacción laboral”.H4: “La satisfacción laboral influye en la reasignación de personal”.Cuando las hipótesis causales se someten a análisis estadístico, se evalúa la influencia de cada variable independiente(causa) sobre la dependiente (efecto) y la influencia conjunta de todas las variables independientes sobre la dependienteo dependientes.15 Las variables fueron extraídas de Price (1977)5.8. ¿QUÉ SON LAS HIPÓTESIS NULAS?16Las hipótesis nulas son, en un sentido, el reverso de las hipótesis de investigación. También constituyenproposiciones acerca de la relación entre variables solamente que sirven para refutar o negar lo que afirma lahipótesis de investigación. Por ejemplo, si la hipótesis de investigación propone: “Los adolescentes leatribuyen más importancia al atractivo físico en sus relaciones heterosexuales que las mujeres”, la nulapostularía:“Los jóvenes no le atribuyen más importancia al atractivo físico en sus relaciones heterosexuales que lasadolescentes”.Debido a que este tipo de hipótesis resulta la contrapartida de la hipótesis de investigación, hay prácticamentetantas clases de hipótesis nulas como de investigación. Es decir, la clasificación de hipótesis nulas es similara la tipología de la hipótesis de investigación: hipótesis nulas descriptivas de una variable que se va aobservar en un contexto, hipótesis que niegan o contradicen la relación entre dos o más variables, hipótesisque niegan que haya diferencia entre grupos que se comparan —es decir afirmar que los grupos soniguales— e hipótesis que niegan la relación de causalidad entre dos o más variables (en todas sus formas).Las hipótesis nulas se simbolizan como Ho.Veamos algunos ejemplos de hipótesis nulas, que corresponden a ejemplos de hipótesis de investigación quefueron mencionados:EJEMPLOS
    • Ho: “La expectativa de ingreso mensual de los trabajadores de la corporación TEAQ no oscila entre $50000 a $60 000 pesos colombianos” (es una hipótesis nula descriptiva de una variable que se va a observar enun contexto).Ho: “No hay relación entre la autoestima y el temor de logro” (hipótesis nula respecto a una correlación).Ho: “Las escenas de la telenovela ‘Sentimientos’ no presentarán mayor contenido de sexo que lasescenas de la telenovela ‘Luz Angela’ ni éstas mayor contenido de sexo que las escenas de la telenovela ‘Miúltimo amor”’. Esta hipótesis niega diferencia entre grupos y también podría formularse así: “No existendiferencias en el contenido de sexo entre las escenas de las telenovelas ‘Sentimientos’, ‘Luz Ángela’ y ‘Miúltimo amor’”. O bien “el contenido de sexo en las telenovelas ‘Sentimientos’, ‘Luz Angela’ y ‘Mi últimoamor’ es el mismo”.Ho: “La percepción de la similitud en religión, valores y creencias no provoca mayor atracción física”(hipótesis que niega la relación causal).5.9. ¿QUÉ SON LAS HIPÓTESIS ALTERNATIVAS?Como su nombre lo indica, son posibilidades alternativas - ante las hipótesis de investigación y nula.Ofrecen otra descripción o explicación distintas a las que proporcionan estos tipos de hipótesis. Por ejemplo,si la hipótesis de investigación establece: “Esta silla es roja”, la nula afirmará: “Esta silla no es roja”, ypodrían formularse una o más hipótesis alternativas: “Esta silla es azul”, “Esta silla es verde”, “Esta silla esamarilla”, etc. Cada una constituye una descripción distinta a las que proporcionan las hipótesis deinvestigación y nula.16 El sentido que en este libro se da a la hipótesis nula es el más común, el de negación de la hipótesis de investigación,que fue propuesto por Fisher (125). No se discuten otras connotaciones o usos del término (v.g., especificar unparámetro de cero) porque pueden crearse confusiones entre estudiantes que se inician en la investigación. Para aquellosque deseen imbuirse del tema, se recomiendan las siguientes fuentes: Van Dalen y Meyer (1984, Pp. 403-404) y sobretodo Henkel (1976, Pp. 34-40).Las hipótesis alternativas se simbolizan como Ha y sólo pueden formularse cuando efectivamente hay otrasposibilidades adicionales a las hipótesis de investigación y nula. De ser así, no pueden existir.EJEMPLOSHi: “El candidato ‘A’ obtendrá en la elección para la presidencia del consejo escolar entre un 50 y un60% de la votación total”.Ho: “El candidato ‘A’ no obtendrá en la elección para la presidencia del consejo escolar entre un 50 y un60% de la votación total”.Ha: “El candidato ‘A’ obtendrá en la elección para la presidencia del consejo escolar más del 60% de lavotación total”.Ha: “El candidato ‘A’ obtendrá en la elección para la presidencia del consejo escolar menos del 50% dela votación total”.Hi: “Los jóvenes le atribuyen más importancia al atractivo físico en sus relaciones heterosexuales que lasjóvenes”.Ho: “Los jóvenes no le atribuyen más importancia al atractivo físico en sus relaciones heterosexuales quelas jóvenes”.Ha: “Los jóvenes /e atribuyen menos importancia al atractivo físico en sus relaciones heterosexuales quelas jóvenes”.En este último ejemplo, si la hipótesis nula hubiera sido formulada de la siguiente manera:Ho: “Los jóvenes no le atribuyen más importancia —o le atribuyen menos importancia— al atractivofísico en sus relaciones heterosexuales que las jóvenes”.
    • No habría posibilidad de formular una hipótesis alternativa puesto que las hipótesis de investigación y nulaabarcan todas las posibilidades.Las hipótesis alternativas, como puede verse, constituyen otras hipótesis de investigación adicionales a lahipótesis de investigación original.5.10. ¿QUÉ SON LAS HIPÓTESIS ESTADÍSTICAS?Las hipótesis estadísticas son la transformación de las hipótesis de investigación, nulas y alternativas ensímbolos estadísticas. Se pueden formular solamente cuando los datos del estudio que se van a recolectar yanalizar para probar o disprobar las hipótesis son cuantitativos (números, porcentajes, promedios). Es decir,el investigador traduce su hipótesis de 4 investigación y su hipótesis nula (y cuando se formulan hipótesisalternativas, también éstas) en términos estadísticos. Básicamente hay tres tipos de hipótesis estadística, quecorresponden a clasificaciones de las hipótesis de investigación y nula: 1) de estimación, 2) de correlación y3) de diferencias de medias. Hablemos de cada una de ellas dando ejemplos.5.10.1.Hipótesis estadísticas de estimaciónCorresponden a las que fueron denominadas, al hablar de hipótesis de investigación, “‘hipótesis descriptivasde una variable que se va a observar en un contexto”. Son diseñadas para evalr la suposición de uninvestigador respecto al valor de alguna característica de una muestra de individuos u objetos, o de unapoblación; y se basan en información previa. Supongamos que, basándose en ciertos datos, un investigadorhipotetiza: “el promedio mensual de casos de trastorno psiconeurótico caracterizados por reacción asténica,atendidos en los hospitales de la Ciudad de Linderbuck es mayor a 200”. Y desea transformar esta hipótesisde investigación en una hipótesis estadística. Lo primero que debe hacer es analizar cuál es la estadística aque su hipótesis hace referencia (en el ejemplo se trata de un promedio mensual de casos atendidos). Elsegundo paso consiste en encontrar cómo se simboliza esa estadística (promedio se simboliza como X ). Eltercer paso es traducir la hipótesis de investigación en estadística:Hi: X > 200 (promedio mensual de casos atendidos)La hipótesis estadística nula sería la negación de la hipótesis anterior:Ho: X — 200 (“el promedio mensual de casos... es igual a 200”)y la hipótesis alternativa sería:Ha: X < 200 (“el promedio mensual de casos.. es menor que 200”)Posteriormente, el investigador comparará el promedio estimado por la hipótesis con el promedio actual de lamuestra que él seleccionó. La exactitud de su estimación es evaluada por esta comparación. Y como señalanBlack y Champion (1976), algunos investigadores consideran las hipótesis estadísticas de estimación comohipótesis de diferencia, debido a que en última instancia lo que se evalúa es la diferencia entre un valorhipotetizado y un valor observado en una sola muestra.Desde luego, la estimación de estas hipótesis no se limita a promedios; puede incluirse cualquier estadística(v.g., porcentajes, medianas, modas, etc.). Para ello es conveniente ver las estadísticas descriptivas en elcapítulo “‘Análisis e interpretación de los datos”.
    • 5.10.2.Hipótesis estadísticas de correlaciónEl sentido de estas hipótesis es el de traducir una correlación entre dos o más variables en términosestadísticos. El símbolo de una correlación entre dos variables es “r” (minúscula) y entre más de dos variables“R” (mayúscula). La hipótesis “‘a mayor cohesión en un grupo, mayor eficacia en el logro de sus metasprimarias” puede traducirse así: Hi: r x y ≠0 (no es igual a cero, o lo que es lo mismo ambas variables están la correlacionadas) correlaciónentre dos variables (cohesión y eficacia)Ho: rxy = 0 (“las dos variables no están correlacionadas; su correlación es cero”)Otro ejemplo:Hi: R xyz ≠ 0 (“la correlación entre las variables autonomía, variedady motivación intrínseca no es igual a cero”)Ho: R xyz = 0 (“no hay correlación”)5.10.3.Hipótesis estadísticas de la diferencia de medias u otros ValoresEn estas hipótesis se compara una estadística entre dos o más grupos. Por ejemplo, supongamos que uninvestigador plantea la siguiente pregunta de estudio: ¿difieren los periódicos “‘Telex” y “‘Noticias” encuanto al promedio de editoriales mensuales que dedicaron durante el último año al tema del desarmemundial?17 Su hipótesis de investigación podría ser: “Existe una diferencia entre el promedio de editorialesmensuales que dedicó, durante el último año, al tema del desarme mundial el diario “Teles”, y el que dedicóel diario ‘Noticias”’. La estadística que se compara entre los grupos (editoriales de “Telex”, un grupo, yeditoriales de “Noticias”, otro grupo) es el promedio (X). La hipótesis estadística se formularía así:es diferenteHi: X 1 ≠ X 2 (promedio del grupo 2)(promedio del grupo uno)Ho: X 1 = X 2 (“No hay diferencia entre los promedios de los dos grupos”)Con otra estadística (porcentaje) y tres grupos, se obtendrían hipótesis estadísticas como las siguientes:Hi: %1 ≠ %2 ≠ %3 (“Los porcentajes de los tres grupos son distintos”)Ho: %1 = %2 = %3 (“No hay diferencias”)5.11. ¿EN UNA INVESTIGACIÓN SE FORMULAN Y EXPLICITAN LAS HIPÓTESIS DE INVESTIGACIÓN,NULA, ALTERNATIVA Y ESTADÍSTICA?No hay reglas universales, ni siquiera consenso entre los investigadores al respecto. Uno puede leer en un
    • artículo de una revista científica un reporte de investigación donde sólo se establece la hipótesis deinvestigación; y, en esa misma revista, leer otro artículo en donde únicamente se establece la hipótesis nula;un tercer artículo en el cual se pueden leer solamente las hipótesis estadísticas de investigación y nula (o nadamás una de ellas); un cuarto artículo que contiene la hipótesis de investigación y las alternativas traducidas entérminos estadísticos; un quinto artículo donde aparecen las hipótesis de investigación, nulas y alternativas,con sus hipótesis estadísticas correspondientes. Esta situación es similar en los reportes presentados por uninvestigador o una empresa dedicada a la investigación. Igualmente ocurre en tesis, estudios de divulgaciónpopular, reportes de investigación gubernamental, disertaciones doctorales, libros y otras formas parapresentar estudios y análisis de muy diversos tipos. En estudios que contienen análisis de datos cuantitativos,son comunes las siguientes opciones: 1) hipótesis de investigación únicamente, 2) hipótesis de investigaciónmás hipótesis estadística de investigación más hipótesis estadística nula, 3) hipótesis estadísticas deinvestigación y nula.Asimismo, algunos investigadores sólo explicitan una hipótesis estadística (nula o de investigación)presuponiendo que quien lea su reporte deducirá la hipótesis contraria. Incluso hay quien omite presentar enel reporte sus hipótesis, pensando que el lector las habrá de deducir fácilmente o que el usuario del estudio noestá familiarizado con ellas y no le interesará revisarlas (o no tienen sentido para él). Nuestra recomendaciónes que todas se tengan presentes (no sólo al plantear las hipótesis sino durante toda la investigación). Estoayuda a que el investigador siempre esté alerta ante todas las posibles descripciones y explicaciones delfenómeno que estudia; así podrá tener un panorama más completo de lo que analiza. Pero le aconsejamos queescriba en su reporte (explicite) las hipótesis que crea conveniente incluir para que los usuarios,consumidores o lectores de la investigación comprendan mejor el propósito y alcances de ésta.Además, y como muchas cuestiones en la vida, el contexto o situación marcan la pauta al respecto. Unmaestro puede exigirles a sus alumnos que en sus trabajos de investigación incluyan todos los tipos de17 Nombres ficticios.hipótesis (de investigación, nula, alternativas y estadísticas); y otro maestro puede pedirles sólo un tipo dehipótesis. En este caso, el trabajo (reporte de investigación del alumno) incluirá las hipótesis que pide elprofesor. Lo mismo ocurriría en una tesis con los sinodales, en las investigaciones comerciales con losclientes, estudios gubernamentales con el superior (sea director, coordinador, jefe, ministro), en los artículosenviados a una revista científica con el reglamento de publicaciones y el comité revisor. Cuando elinvestigador es el único que puede decidir, debe pensarlo muy bien pues es su decisión y nada más(insistimos, no hay normas al respecto). He aquí nuestra recomendación —que es general y a alguien le puedeparecer vaga— “piense en el receptor, en quién va a leer su investigación”.5.12. EN UNA INVESTIGACIÓN, ¿CUÁNTAS HIPÓTESIS SE DEBEN FORMULAR?Cada investigación es diferente. Algunas contienen una gran variedad de hipótesis porque su problema deinvestigación es complejo (v.g., pretenden relacionar 15 o más variables), mientras que otras contienen una odos hipótesis. Todo depende del estudio que habrá de llevarse a cabo. La calidad de una investigación nonecesariamente está relacionada con el número de hipótesis que contenga. En este sentido, se debe tener elnúmero de hipótesis necesarias para guiar el estudio, y no más ni menos. Desde luego, la investigación delcomportamiento humano es compleja y no resulta extraño leer estudios con múltiples hipótesis, pero deningún modo es un requisito.5.13. ¿EN UNA INVESTIGACIÓN SE PUEDEN FORMULAR HIPÓTESIS DESCRIPTIVAS DE UNAVARIABLE, HIPÓTESIS CORRELACIONALES, HIPÓTESIS DE LA DIFERENCIA DE GRUPOS EHIPÓTESIS CAUSALES?La respuesta puede ser “si”; en una misma investigación se pueden establecer todos los tipos de hipótesisporque el problema de investigación así lo requiere. Por ejemplo, supongamos que alguien ha planteado un
    • estudio en una determinada ciudad latinoamericana, y sus preguntas de investigación son, entre otras:¿Cuál será a fin de año el nivel de desempleo en la ciudad de Baratillo?¿Cuál es el nivel promedio de ingreso familiar mensual en la Ciudad de Baratillo? ¿Existen diferencias entrelos distritos (barrios, delegaciones o equivalentes) de la Ciudad de Baratillo en cuanto al nivel de desempleo?(¿Hay barrios o distritos con mayores índices de desempleo?)¿cuál es el nivel de escolaridad promedio en los jóvenes y las jóvenes que viven en Baratillo? y ¿existendiferencias por sexo al respecto?¿Está relacionado el desempleo con incrementos de la delincuencia en dicha ciudad?¿Provoca el nivel de desempleo un rechazo contra la política fiscal gubernamental?Las hipótesis del estudio podrían ser:“El nivel de desempleo en la Ciudad de Baratillo será del 15% para fin de año” (Hi: % = 15).“El nivel promedio de ingreso familiar mensual oscila entre 55 000 y 65 000 pesos oro.18 “(Hi: 65 001 > X >54 999).“Existen diferencias en cuanto al nivel de desempleo entre los distritos de la Ciudad de Baratillo” (Hi: X 1 ≠ X 2 ≠ X 3 ≠ X k).“A mayor desempleo, mayor delincuencia” (Hi: rxy ≠ 0).“El desempleo provoca un rechazo contra la política fiscal gubernamental”(Hi:X Y).18 Moneda ficticia.En el ejemplo, encontramos todos los tipos generales de hipótesis. Asimismo, podemos ver que hay preguntasque no han sido traducidas en hipótesis. Ello puede deberse a que es difícil establecerlas ya que no se disponede información al respecto.Los estudios que se inician y concluyen como descriptivos, formularán hipótesis descriptivas, loscorrelacionales podrán establecer hipótesis descriptivas, correlacionales y de diferencia de grupos (cuandoéstas no expliquen la causa que provoca tal diferencia); y los explicativos podrán incluir hipótesisdescriptivas, correlacionales, de diferencia de grupos y causales No debemos olvidar que una investigaciónpuede abordar parte del problema descriptivamente y otra explicativamente. Por ejemplo, Dankhe (1986)señala que los estudios descriptivos no suelen contener hipótesis, y ello se debe a que en ocasiones es difícilprecisar el valor que puede manifestar una variable.Los tipos de estudio que no pueden establecer hipótesis son los exploratorios. No puede presuponerse(afirmando) algo que apenas va a explorarse. Sería como si antes de una primera cita con una personadesconocida del sexo opuesto (cuyo nombre, edad, color de pelo y lugar de origen ignoramos), tratáramos de“hipotetizar” qué tan simpática es, qué intereses y valores tiene, etcétera. Ni siquiera podríamos anticipar quétan atractiva físicamente nos va a resultar (y tal vez en una primera cita nos dejemos llevar por nuestraimaginación, pero en la investigación esto no debe ocurrir). Desde luego, si nos proporcionan másinformación (lugares a donde le agrada ir, ocupación, religión, nivel socioeconómico, tipo de música que legusta y grupos de los que es miembro) podemos hipotetizar en mayor medida (aunque nos basemos enestereotipos). Y si nos dieran información muy personal e íntima sobre ella (estado de las relaciones con sufamilia, frustraciones, temores, aspiraciones profesionales, cómo ha establecido relaciones anteriores,etcétera) podríamos hipotetizar acerca de qué clase de relación vamos a establecer con esa persona y por qué(explicaciones).
    • 5.14. ¿QUÉ ES LA PRUEBA DE HIPÓTESIS?Como se ha venido mencionando a lo largo de este capítulo, las hipótesis científicas se someten aprueba oescrutinio empírico para determinar si son apoyadas o refutadas de acuerdo a lo que el investigador observa.De hecho para esto se formulan. Ahora bien, en realidad no podemos probar que una hipótesis sea verdaderao falsa, sino argumentar que de acuerdo con ciertos datos obtenidos en una investigación particular, fueapoyada o no. Desde el punto de vista técnico no se acepta una hipótesis a través de un estudio, sino que seaporta evidencia en su favor o en su contra.19 Desde luego, cuantas más investigaciones apoyen una hipótesis,más credibilidad tendrá ésta; y por supuesto, es válida para el contexto (lugar, tiempo y sujetos u objetos) enel cual se comprobó. Al menos lo es probabilísticamente.Las hipótesis se someten a prueba en la realidad mediante la aplicación de un diseño de investigación,recolectando datos a través de uno o varios instrumentos de medición y analizando e interpretando dichosdatos. Y como señala Kerlinger (1979, p. 35): “Las hipótesis constituyen instrumentos muy poderosos para elavance del conocimiento, puesto que aunque sean formuladas por el hombre, pueden ser sometidas a prueba ydemostrarse como probablemente correctas o incorrectas sin que interfieran los valores y las creencias delindividuo”.19 En el presente libro se ha preferido evitar la discusión dc la lógica de la prueba de hipótesis, que índica que la únicaalternativa abierta en una prueba de significancia para una hipótesis radica en que se puede rechazar una hipótesis nula oequivocarse al rechazar la hipótesis nula. Pero la frase“equivocarse al rechazar” no es sinónimo de “aceptar”; y la razónpara no incluir esta discusión reside en que, el hacerlo, podría confundir más que esclarecer el panorama a quien seinicia en el tema. A quien desee ahondar en la lógica de la prueba de hipótesis, le recomendamos acudir a Hcnkcl (1976,Pp. 34-35) y otras referencias que sustentan filosóficamente las posiciones al respecto: Popper (1959 y 1965) y Hanson(1958).5.15. ¿CUÁL ES LA UTILIDAD DE LAS HIPÓTESIS?Es posible que alguien piense que con lo expuesto en este capítulo queda claro cuál es el valor de lashipótesis para la investigación del comportamiento. Sin embargo, creemos que es necesario ahondar un pocomás en este punto, mencionando las principales funciones de las hipótesis.1. En primer lugar, y como ya se dijo, son las guías de una investigación. El formularlas nos ayuda asaber lo que estamos tratando de buscar, de probar. Proporcionan orden y lógica al estudio. Son como losobjetos de un plan administrativo. “Las sugerencias formuladas en las hipótesis pueden ser soluciones a(los)problema(s) de investigación, silo son o no, efectivamente es la tarea del estudio” (Selltiz, et al., 1965).2. En segundo lugar, tienen una función descriptiva y explicativa, según sea el caso. Cada vez que unahipótesis recibe evidencia empírica en su favor o en su contra, nos dice algo acerca del fenómeno al cual estáasociado o hace referencia. Si la evidencia es en su favor, la información sobre el fenómeno se incrementa; yaun si la evidencia es en su contra, descubrimos algo acerca del fenómeno que no sabíamos antes (Black yChampion, 1976).3. La tercera función es la de probar teorías, si se aporta evidencia en favor de una. Cuando variashipótesis de una teoría reciben evidencia en su favor, la teoría va haciéndose más robusta; y cuanto másevidencia haya en favor de aquéllas, más evidencia habrá en favor de ésta.4. Una cuarta función es la de sugerir teorías (Black y Champion, 1976). Algunas hipótesis no estánasociadas con teoría alguna; pero puede ocurrir que como resultado de la prueba de una hipótesis, se puedaconstruir una teoría o las bases para está. Esto no es muy frecuente pero ha llegado a ocurrir.5.16. ¿QUÉ PASA CUANDO NO SE APORTA EVIDENCIA ENFAVOR DE LA(S) HIPÓTESIS DE NUESTRA INVESTIGACIÓN?
    • No es raro escuchar una conversación como la siguiente entre dos pasantes que acaban de analizar los datosde su tesis (que es una investigación):Elena: “Los datos no apoyan nuestras hipótesis”Roberto: “ ¿Y ahora qué vamos a hacer?, nuestra tesis no sirve”Elena: “Tendremos que hacer otra tesis”Es decir, no siempre los datos apoyan las hipótesis (desde el principio del capítulo se dijo que el formular unahipótesis no asegura que vaya a comprobarse). Pero el que los datos no aporten evidencia en favor de lashipótesis planteadas de ningún modo significa que la investigación carezca de utilidad. Claro que a todos nosagrada que lo que suponemos concuerde con nuestra realidad inmediata. Si afirmamos cuestiones como: “Yole gusto a Brenda”, “El grupo más popular de música en esta ciudad es mi grupo favorito”, “Va a ganar talequipo en el próximo campeonato nacional de fútbol”, nos resulta satisfactorio que se cumplan. Incluso hayquien formula una presuposición y luego la defiende a toda costa, aunque se haya percatado de que seequivocó. Es humano. Sin embargo, en la investigación del comportamiento el fin último es el conocimiento,y en este sentido, también los datos en contra de una hipótesis proporcionan conocimiento (tal y como seacaba de comentar: “y aún si la evidencia es en contra de la hipótesis, sabemos algo acerca del fenómeno queno sabíamos antes”). Lo importante es analizar por qué no se aportó evidencia en favor de las hipótesis ycontribuir al conocimiento del fenómeno que se está investigando.Lo anterior se refuerza con una cita de Van Dalen y Meyer (1984, p. 193):“Para que las hipótesis tengan utilidad, no es necesario que sean las respuestas correctas a los problemasplanteados. En casi todas las investigaciones, el estudioso formula varias hipótesis y espera que alguna deellas proporcione una solución satisfactoria del problema. Al eliminar cada una de las hipótesis, vaestrechando el campo en el cual deberá hallar la respuesta”.Y agregan:“La prueba de hipótesis falsas” (que nosotros preferimos llamar “hipótesis que no recibieron evidenciaempírica”) “también resulta útil si dirige la atención del investigador o de otros científicos hacia factores orelaciones insospechadas que, de alguna manera, podrían ayudar a resolver el problema”.5.17. ¿COMO PARTE DE LA FORMULACIÓN DE UNA HIPÓTESISDEBEN DEFINIRSE CONCEPTUAL Y OPERACIONALMENTELAS VARIABLES DE ÉSTA?Al formular una hipótesis, es indispensable definir los términos o variables que están siendo incluidos en ella.Esto es necesario por varios motivos:1. Para que el investigador, sus colegas, los usuarios del estudio y, en general, cualquier persona que leala investigación compartan el mismo significado respecto a los términos o variables incluidas en las hipótesis.Es común que un mismo concepto se emplee de maneras distintas. Por ejemplo, el término “novios” puedesignificar para alguien una relación entre dos personas del sexo opuesto que se comunican interpersonalmentecon la mayor frecuencia que les es posible, que cuando están “cara” a “cara” se besan y toman de la mano,que se sienten atraídos físicamente y comparten entre sí información que nadie más comparte. Para otrapersona podría significar una relación entre dos personas del sexo opuesto que tiene por objeto contraermatrimonio. Para una tercera persona, una relación entre dos personas del sexo opuesto que mantienenrelaciones sexuales íntimas; y alguien más podría tener alguna de ras concepciones anteriores, excepto por“‘lo del sexo opuesto”. Y en caso de que se pensara en llevar a cabo un estudio con parejas de novios, nosabríamos con exactitud quiénes podrían ser incluidos en él y quiénes no, a menos que se definiera con la
    • mayor precisión posible el concepto “novios”. Términos como “actitud”, “inteligencia”, “aprovechamiento”pueden tener varios significativos o ser definidos en diferentes formas.2. Aseguramos de que las variables pueden ser evaluadas en la realidad, a través de los sentidos(posibilidad de prueba empírica, condición de las hipótesis).3. Poder confrontar nuestra investigación con otras similares (si tenemos definidas nuestras variables,podemos comparar nuestras definiciones con las de otros estudios para saber “‘si hablamos de lo mismo”, y siesta comparación es positiva, podremos confrontar los resultados de nuestra investigación con los resultadosde otras).4. Evaluar más adecuadamente los resultados de nuestra investigación, porque las variables (y no sólolas hipótesis), han sido contextualizadas.De hecho, sin definición de las variables no hay investigación. Las variables tienen que ser definidas en dosformas: conceptual y operacionalmente. A continuación se explican las dos por separado.5.17.1.Definición conceptual o constitutivaUna definición conceptual define el término o variable con otros términos. Por ejemplo, “‘inhibiciónproactiva” es “‘la dificultad de evocación que aumenta con el tiempo”, “comunicación interpersonal diádica”puede definirse como “el intercambio de información psicológica entre dos personas que desarrollanpredicciones acerca del comportamiento del otro basados en dicha información y establecen reglas para suinteracción que sólo ellos conocen”, “poder” es “influir más en los demás que lo que éstos influyen en uno”.Son definiciones de diccionario o de libros especializados (Kerlinger, 1975 y 1979; Rojas, 1981) y cuandodescriben la esencia o las características reales de un objeto o fenómeno se les denomina “‘definicionesreales” (Reynolds, 1971). Estas últimas constituyen la adecuación de la definición conceptual a losrequerimientos prácticos de la investigación. Por ejemplo, el término “‘actitud” podría ser definido como“‘una tendencia o predisposición a evaluar de cierta manera, un objeto o un símbolo de este objeto” (Kat.z yStotland, 1959, citado por Kahle, 1984). Si nuestra hipótesis fuera: “Cuanto mayor sea la exposición de losvotantes indecisos —en la próxima elección presidencial en Linderbuck— a entrevistas televisivasconcedidas por los candidatos contendientes, más favorable será la actitud hacia el acto de votar”, tendríamosque contextualizar la definición conceptual de “actitud” (formular la definición real). La “actitud hacia el actode votar” podría definirse como “la predisposición a evaluar como positivo el acto de votar para unaelección”.Estas definiciones son necesarias pero insuficientes para definir las variables de la investigación, porque nonos relacionan directamente con la realidad. Después de todo siguen siendo conceptos. Como señalaKerlinger (1979, p. 41): “...los científicos deben ir más allá. Deben definir las variables que se usan en sushipótesis en forma tal que las hipótesis puedan ser comprobadas. Esto es posible usando lo que se conocecomo definiciones operacionales”.5.17.2.Definiciones operacionalesUna definición operacional constituye el conjunto de procedimientos que describe las actividades que unobservador debe realizar para recibir las impresiones sensoriales (sonidos, impresiones visuales o táctiles,etc.), que indican la existencia de un concepto teórico en mayor o menor grado (Reynolds, 1971, p. 52). Enotras palabras, especifica qué actividades u operaciones deben realizarse para medir una variable. 20 Siguiendola línea de FN. Kerlinger, una definición operacional nos dice que para medir esta variable, hay que haceresto y esto otro (nos indica los pasos a seguir). Por ejemplo, la definición operacional de la variable“temperatura” sería el termómetro (con las respectivas instrucciones de cómo medir e interpretar latemperatura); “‘inteligencia” podría ser definida operacionalmente como las respuestas a una determinadaprueba de inteligencia; el conocido “Inventario Multifacético de la Personalidad Minnesota” (MMPI) es unadefinición operacional de “‘la personalidad” en adultos y adolescentes alfabetizados. La variable ingreso
    • familiar podría ser operacionalizada haciendo una pregunta sobre el ingreso personal a cada uno de losmiembros de la familia y luego sumando las cantidades que cada quien indicó. El “atractivo físico” esoperacionalizado en un certamen de belleza —como el de “Miss Universo”— aplicando una serie de criteriosque un jurado utiliza para evaluar a las candidatas (los miembros del jurado otorgan una calificación a lascontendientes en cada criterio y después obtienen una puntuación total del atractivo físico).Casi siempre se dispone de varias definiciones operacionales (o formas de operacionalizar) de una variable.Por ejemplo, para definir operacionalmente la variable personalidad se tienen varias pruebas psicométricas(v.g., las diferentes versiones del mencionado MMPI), pruebas proyectivas; v.g., el test de Roscharch o el testde apercepción temática (TAT), técnicas de entrevista directas.La “ansiedad de una persona” pueden medirla a través de la observación directa, los observadores expertos(entre ellos, los psicólogos clínicos), quienes juzgan el nivel de ansiedad de esa persona; por medio demediciones de la actividad del sistema psicológico (presión sanguínea, respiraciones, etcétera) y analizandolas respuestas a un cuestionario de ansiedad (Reynolds, 1971, p. 52). El aprendizaje de un alumno en un cursode investigación puede medirse por medio de varios exámenes, un trabajo, una combinación de exámenes,trabajos y prácticas.Cuando el investigador tiene varias alternativas para definir operacionalmente una variable, debe elegir laque proporcione mayor información sobre la variable, capte mejor la esencia de ella, se adecue más a sucontexto y sea más precisa. Los criterios para evaluar una definición operacional son básicamente tres:“adecuación al contexto”, “confiabilidad” y “validez”. De ellos se hablará en el apartado “Elaboración de los20 Kerlinger (1979) habla de definiciones operacionales de medida y experimentales. Por ahora nos ocuparemos delprimer tipo; en experimentos se hablará también del segundo tipo.instrumentos de recolección de los datos”. Una correcta selección de las definiciones operacionalesdisponibles o la creación de la propia definición operacional está muy relacionada con una adecuada revisiónde la literatura. Cuando ésta ha sido cuidadosa, se puede tener una gama más amplia de definicionesoperacionales para elegir o más ideas para crear una nueva.Ahora bien, en la formulación de hipótesis se sugiere cómo habrán de operacionalizarse las variables, pero esen la etapa correspondiente a la elaboración de los instrumentos de recolección de los datos, en que seseleccionan o diseñan y adaptan al contexto particular del estudio.Hay algunas variables que no requieren que su definición conceptual sea explicitada en el reporte deinvestigación, porque esta definición es relativamente obvia y compartida. El mismo título de la variable ladefine (por ejemplo, sexo —que es diferente a “‘práctica sexual”—, “edad”, “ingreso”). Pero son pocas lasvariables que no requieran una definición operacional para que puedan ser evaluadas empíricamente, auncuando en el estudio no se formulen hipótesis. Siempre que se tengan variables, se deben definiroperacionalmente. En la figura 5.6., vemos un ejemplo de una hipótesis con las correspondientes definicionesoperacionales de las variables que la integran.El cuestionario de motivación intrínseca sería desarrollado y adaptado al contexto del estudio en la fase delproceso de investigación demoninada “elaboración de los instrumentos de recolección de los datos”; lomismo ocurriría con el procedimiento para medir el “ausentismo laboral”.FIGURA 5.6EJEMPLO DE UNA HIPÓTESIS CON DEFINICIONES CONCEPTUALESY OPERACIONALES DE SUS VARIABLES
    • Hi: “A mayor motivación intrínseca en el trabajo, menor ausentismo”. • Hipótesis con varias variablesVariable =“Motivación intrínseca en el trabajo”.“Ausentismo laboral”.  y una dependiente. independientes • Hipótesis con una variable independiente y    Definiciones     varias de-pendientes.conceptuales:“Estado cognitivo que refleja el grado en que un trabajador atribuye la fuerza de su comportamiento en el • Hipótesissi mismas.varias variables que no estántrabajo, a satisfacciones o beneficios derivados de sus tareas laborales en con Es decir, a sucesos tanto independientes como dependientes.mediatizados por una fuente externa a las tareas laborales del trabajador. Este estado de motivación puede ser señalado • Hipótesis no presencia de variablescomo una experiencia autosatisfactoria”.“El grado en el cual un trabajador conse reporta a trabajar a la hora en queestaba programado para hacerlo”.  intervinientes. • Hipótesis altamente complejas.    Definicionesoperacionales:“Autoreporte de motivación ‘intrínseca (cuestionario autoadministrado) del Inventario de Característicasdel Trabajo, versión mexicana”.“Revisión de las tarjetas de asistencia al trabajo, durante el último trimestre”. RESUMEN1. Las hipótesis son proposiciones tentativas acerca de las relaciones entre dos o más variables y seapoyan en conocimientos organizados y sistematizados.2. Las hipótesis contienen variables; éstas son propiedades cuya variación puede ser medida.3. Las hipótesis surgen normalmente del planteamiento del problema y la revisión de la literatura —algunas veces de teorías—.4. Las hipótesis deben referirse a una situación real. Las variables contenidas tienen que ser precisas,concretas y poder observarse en la realidad; la relación entre las variables debe ser clara, verosímil y medible.Asimismo, las hipótesis deben estar vinculadas con técnicas disponibles para probarlas.5. Las hipótesis se clasifican en: a) hipótesis de investigación, b) hipótesis nulas, e) hipótesisalternativas.6. A su vez, las hipótesis de investigación se clasifican de la siguiente manera:A) Hipótesis descriptivas del valor de variables que se van a observar en un contexto.B) Hipótesis correlacionales ipótesis que establecen simplemente relación entre las variables H ivariadas BMultivariadas   Hipótesis que establecen cómo es la relación entre las variables (hipótesis direccionales) BívaríadasMultivariadas Hipótesis que sólo establecen diferenciaentre los grupos a comparar.C) Hipótesis de la diferencia de gruposHipótesis que especifican en favor dequé grupo —de los que se comparan—es la diferencia.Bivariadas
    • D) Hipótesis causalesMultivariadas7. Puesto que las hipótesis nulas y las alternativas se derivan de las hipótesis de investigación, puedenclasificarse del mismo modo pero con los elementos que las caracterizan.8. Las hipótesis estadísticas se clasifican en: a) hipótesis estadísticas de estimación, b) hipótesisestadísticas de correlación yo) hipótesis estadísticas de la diferencia de grupos.9. En una investigación puede formularse una o varias hipótesis de distintos tipos.10. Las hipótesis se contrastan contra la realidad para aceptarse o rechazarse en un contexto determinado.11. Las hipótesis constituyen las guías de una investigación.12. La formulación de hipótesis va acompañada de las definiciones conceptuales y operacionales de lasvariables contenidas dentro de las hipótesis.13. Hay investigaciones que no pueden formular hipótesis porque el fenómeno a estudiar es desconocidoo se carece de información para establecerlas (pero ello sólo ocurre en los estudios exploratorios y algunosestudios descriptivos).CONCEPTOSBÁSICOSHipótesisVariableTipo de hipótesisHipótesis de investigaciónHipótesis descriptivas del valor de variablesHipótesis correlacionalesHipótesis de la diferencia de gruposHipótesis causales bivariadasHipótesis causales multivariadasVariable independienteVariable dependienteVariable intervinienteHipótesis nulaHipótesis alternativaHipótesis estadísticaHipótesis estadística de estimaciónHipótesis estadística de correlaciónHipótesis estadística de diferencia de gruposPrueba de hipótesisDefinición conceptualDefinición operacionalEJERCICIOS1. La hipótesis: “Los niños de cuatro a seis años que dedican mayor cantidad de tiempo a ver televisióndesarrollan mayor vocabulario que los niños que ven menos televisión”.¿Es una hipótesis de Investigación____?2. La hipótesis: “Los niños de zonas rurales de la provincia de Antioquía, Colombia, ven —en
    • promedio— diariamente 2 horas de televisión”.¿Es una hipótesis de investigación3. Redacte una hipótesis de diferencia de grupos y señale cuáles son las variables que la integran.4. ¿Qué tipo de hipótesis es la siguiente?“La motivación intrínseca hacia el trabajo por parte de ejecutivos de grandes empresas industriales influye ensu productividad y en su movilidad ascendente dentro de la organización”.5. Formule las hipótesis que corresponden al siguiente diagrama:6. Formule las hipótesis nula y alternativa que corresponderían a la siguiente hipótesis de investigación:Hi: “Cuanto más asertiva sea una persona en sus relaciones interpersonales íntimas, mayor número deconflictos verbales tendrá”.7. Formule una hipótesis y defina conceptualmente y operacionalmente sus variables, de acuerdo con elproblema que ha venido planteando a lo largo de los ejercicios anteriores del libro.BIBLIOGRAFÍA SUGERIDAKERLINGER, EN. (1975). Investigación del comportamiento: Técnicas y metodología. México, D.F.: Nueva Editorial Interamericana. Capítulo 2 (“Problemas e hipótesis”).EJEMPLOLa televisión y el niñoHi: “Los niños de la Ciudad de México ven —en promedio— más de 3 horas diarias de televisión”.Ho: “Los niños de la Ciudad de México no ven —en promedio— más de 3 horas diarias de televisión”.Ha: “Los niños de la Ciudad de México ven —en promedio— menos de 3 horas diarias de televisión”.Hi: “El medio de comunicación colectiva más utilizado por los niños de la Ciudad de México es latelevisión”.Hi: “A mayor edad, mayor uso de la televisión”.
    • Hi: “Los niños de la Ciudad de México ven más televisión entre semana que en los fines de semana”.Hi: “Los niños y las niñas difieren en cuanto a los contenidos televisivos preferidos”.Éstas son algunas de las hipótesis que podrían formularse.Diseños experimentalesde investigación:preexperimentos, experimentos“verdaderos” y cuasiexperimentosPROCESO DE INVESTIGACIÓNSexto pasoSELECCIONAR EL DISEÑO APROPIADO DE INVESTIGACIÓN:EXPERIMENTAL O NO EXPERIMENTALExperimento “puro” Diseño especificoEXPERIMENTAL Preexperimento (Solomon, factorial, serie cronológica, etc.)CuasiexperimentoOBJETIVOS DE APRENDIZAJEQue el alumno:1) Comprenda las diferencias entre la investigación experimental y la investigación no experimental.2) Analice los diferentes diseños experimentales y sus grados de validez.3) Comprenda los conceptos de validez interna y validez externa.
    • 4) Se encuentre habilitado para realizar experimentos válidos.5) Esté capacitado para evaluar experimentos que hayan sido realizados.SÍNTESISCon el propósito de responder a las preguntas de investigación planteadas y someter a prueba las hipótesisformuladas se selecciona un diseño especifico de investigación. Los diseños pueden ser experimentales o noexperimentales.En este capitulo se analizan diferentes diseños experimentales y la manera de aplicarlos. Asimismo se discuteel concepto de validez experimental y cómo lograrla.6.1. ¿QUÉ ES UN DISEÑO DE INVESTIGACIÓN?Una vez que se ha definido el tipo de estudio a realizar y establecido la(s) hipótesis de investigación o loslineamientos para la investigación (si es que no se tienen hipótesis), el investigador debe concebir la manerapráctica y concreta de responder a las preguntas de investigación. Esto implica seleccionar o desarrollar undiseño de investigación y aplicarlo al contexto particular de su estudio. El término “diseño” se refiere al plano estrategia concebida para responder a las preguntas de investigación (Christensen, 1980). El diseño señalaal investigador lo que debe hacer para alcanzar sus objetivos de estudio, contestar las interrogantes que se haplanteado y analizar la certeza de la(s) hipótesis formuladas en un contexto en particular. Por ejemplo, si lapregunta de investigación coloquial era: ¿Le gustaré a Ana: Por qué sí y por qué no? y la hipótesis: “Yo leresulto atractivo a Ana porque así me lo ha hecho saber”.El diseño sería el plan o la estrategia para confirmar si es o no cierto que le resulto atractivo a Ana (el planincluiría actividades tendientes a encontrar la respuesta a la pregunta de investigación). En este caso podríanser: “el día de mañana buscaré a Ana después de la clase de Estadística, me acercaré a ella, le diré que se vemuy guapa y la invitaré a tomar un café. Una vez que estemos en la cafetería la tomaré de la mano, y si ellano retira su mano, la invitaré a cenar el siguiente fin de semana y si acepta, en el lugar donde cenemos le diréque ella me resulta atractiva y le preguntaré si yo le resulto atractivo”. Desde luego, yo pude haberseleccionado o concebido otra estrategia, tal como invitarla a bailar o al cine en lugar de cenar; o bien siconozco a varias amigas de Ana y yo también soy muy amigo de ellas, preguntarles si le resulto atractivo aAna. En el estudio del comportamiento humano disponemos de distintas clases de diseños o estrategias parapoder investigar y debemos elegir un diseño entre las alternativas existentes.Si el diseño está bien concebido, el producto último de un estudio (sus resultados) tendrá mayoresposibilidades de ser válido (Kerlinger, 1979). Y no es lo mismo seleccionar un tipo de diseño que otro, cadauno tiene sus características propias —como se verá más adelante—. No es lo mismo preguntarledirectamente a Ana si le resulto o no atractivo que preguntarle a sus amigas, o que en lugar de preguntarleverbalmente prefiero analizar su conducta no verbal (cómo me mira, qué reacciones tiene cuando la abrazo ome acerco a ella, etcétera). Como tampoco es igual si le pregunto en presencia de otras personas que si lepregunto solamente estando los dos. La precisión de la información obtenida puede variar en función deldiseño o estrategia elegida.6.2. ¿DE QUÉ TIPOS DE DISEÑOS DISPONEMOS PARA INVESTIGAR ELCOMPORTAMIENTO HUMANO?En la literatura sobre la investigación podemos encontrar diferentes clasificaciones de los tipos de diseñosexistentes. En este libro se adoptará la siguiente clasificación: investigación experimental e investigación noexperimental A su vez, la investigación experimental puede dividirse de acuerdo con las categorías deCampbell y Stanley (1966) en: preexperimentos, experimentos puros” (verdaderos) y cuasiexperimentos. Lainvestigación no experimental será subdividida en diseños transaccionales o transversales y diseñoslongitudinales. Dentro de cada clasificación se comentarás diseños específicos.
    • Cabe aclarar que en términos generales, los autores no consideramos que un tipo de investigación sea mejorque otro (experimental versus no experimental). Como menciona Kerlinger (1979): ““Los dos tipos deinvestigación son relevantes y necesarios, tienen un valor propio y ambos deben llevarse a cabo”. Cada unoposee sus características y la elección sobre qué clase de investigación y diseño específico hemos deseleccionar, depende de los objetivos que nos hayamos trazado, las preguntas planteadas, el tipo de estudio arealizar (exploratorio, descriptivo, correlacional o explicativo) y las hipótesis formuladas.6.3. ¿QUÉ ES UN EXPERIMENTO?El término ‘experimento “puede tener —al menos— dos acepciones, una general y otra particular. Lageneral se refiere a ““tomar una acción” y después observar las consecuencias de una acción (Babbie, 1979).Este uso del término es bastante coloquial, así hablamos —por ejemplo— de “experimentar” cuandomezclamos sustancias químicas y vemos la reacción de este hecho o cuando nos cambiamos de peinado yvemos el impacto que provoca en nuestros amigos esta transformación. La esencia de esta concepción de“experimento” es que éste involucra la manipulación intencional de una acción para analizar sus posiblesefectos. ‘La acepción particular que va más de acuerdo con un sentido científico del término, se refiere a “unestudio de investigación en el que se manipulan deliberadamente una o más variables independientes(supuestas causas) para analizar las consecuencias de esa manipulación sobre una o más variablesdependientes (supuestos efectos), dentro de una situación de control para el investigador”. Esta definiciónpuede parecer compleja, sin embargo, conforme se vayan analizando sus componentes se irá aclarando susentido.Los experimentos “auténticos o puros” manipulan variables independientes para ver sus efectos sobrevariables dependientes en una situación de control.Si tomamos la acepción general del término “experimento”, los preexperimentos, los experimentos““verdaderos” y los cuasiexperimentos podrían considerarse experimentos, ya que como se detallará másadelante ““toman una acción” y miden su efecto o efectos. En cambio, si tomamos la segunda acepción (quehemos llamado particular”), sólo los experimentos “puros” serían ““experimentos” y ambos conceptos seconsiderarían equiparables. En este capítulo nos centraremos en los experimentos ““verdaderos o puros”.6.4. ¿CUAL ES EL PRIMER REQUISITO DE UN EXPERIMENTO “PURO”?El primer requisito de un experimento puro es la manipulación intencional de una o más variablesindependientes.La variable independiente es la que se considera como supuesta causa en una relación entre variables, es lacondición antecedente; y al efecto provocado por dicha causa se le denomina variable dependiente(consecuente). Causa Efecto (variable independiente) (variable dependiente)X YY como se mencionó en el capítulo anterior referente a las hipótesis, el investigador puede considerar dentro de suestudio a dos o más variables independientes. Cuando realmente existe una relación causal entre una variableindependiente y una dependiente, al hacer variar intencionalmente a la primera, la segunda tendrá que variar. Si lamotivación es causa de la productividad, al variar la motivación deberá variar la productividad.Un experimento se lleva a cabo para analizar si una o más variables independientes afectan a una o másvariables dependientes y por qué las afectan. Por ahora, simplifiquemos el problema de estudio a una
    • variable independiente y una dependiente. En un auténtico experimento, la variable independiente resulta deinterés para el investigador porque es la variable que se hipotetiza será una de las causas que producen elefecto supuesto (Christensen, 1980). Para obtener evidencia de esta relación causal supuesta, el investigadormanipula la variable independiente para ver su efecto sobre la dependiente. Es decir, hace variar a laindependiente y observa si la dependiente varía o no. Manipular es sinónimo de hacer variar o dar distintosvalores a la variable independiente.EJEMPLOSi un investigador deseara analizar el posible efecto de los contenidos televisivos antisociales sobre laconducta agresiva de determinados niños podría hacer que un grupo viera un programa de televisión concontenido antisocial y otro grupo viera un programa con contenido prosocial,21 y posteriormente observaría21 En este momento no se discute sobre el método para asignar a los niños a los dos grupos, ello se discutirá en elapartado de control y validez interna. Lo que importa por ahora es que se comprenda el significado de manipulación dela variable independiente.cual de los dos grupos muestra una mayor conducta agresiva. La hipótesis de investigación nos hubieraseñalado algo así: ‘La exposición por parte de los niños a contenidos antisociales tenderá a provocar unaumento en su conducta agresiva”. Si descubre que el grupo que vio el programa antisocial muestra unamayor conducta agresiva respecto al grupo que vio el programa prosocial, y descubre que no hay otra posiblecausa que hubiera afectado a los grupos de manera desigual; comprobaría su hipótesis. En el ejemplo, elinvestigador está manipulando o haciendo variar a la variable independiente para observar el efecto sobre ladependiente. ¿Cómo está manipulando la independiente? Lo hace dándole dos valores: presencia decontenidos antisociales en la televisión (programa antisocial) y ausencia de contenidos antisociales portelevisión (programa prosocial). La variación es hecha a propósito por el experimentador (no es casual), éstetiene control directo sobre la manipulación, crea las condiciones para proveer el tipo de variación deseada. Enun experimento, para que una variable pueda ser calificada como independiente se necesitan dos requerimien-tos: que varíe o sea manipulada y que esta variación pueda controlarse.La Variable dependiente se midePor su parte, la variable dependiente no se manipula, sino que se mide para ver el efecto de la manipulaciónde la variable independiente sobre ella. Esto podría esquematizarse de la siguiente manera: Manipulación de la vari sable Medición del efecto sobre la variable independiente dependiente XA Y XB . . .Las letras “A, B,...” indicarían distintos niveles de variación de la independiente.Grados de manipulación de la variable independienteLa manipulación o variación de una variable independiente puede llevarse a cabo en dos o más grados. Elnivel mínimo de manipulación es dos: presencia-ausencia de la variable independiente. Cada nivel o gradode manipulación implica un grupo en el experimento.
    • Presencia-ausenciaImplica que un grupo se expe a la presencia de la variable independiente y el otro no. Luego los dos gruposson comparados para ver si el grupo que se expuso a la variable independiente difiere del grupo no expuesto aésta. En el ejemplo anterior del posible efecto del contenido antisocial de la televisión sobre la conductaagresiva de ciertos niños, un grupo era expuesto a la variable independiente y el otro no. Al grupo que seexpone a la presencia de la variable independiente se le conoce como “grupo experimental” y al grupo en elcual está ausente dicha variable se le denomina grupo de control”. Aunque en realidad ambos gruposparticipan en el experimento.A la presencia de la variable independiente muy frecuentemente se le llama “tratamiento experimental” o“estimulo experimental”. Es decir, el grupo experimental recibe el tratamiento o estímulo experimental o loque es lo mismo, se le expone a la variable independiente; mientras que el grupo de control no recibe eltratamiento o estímulo experimental. Otro ejemplo sería el siguiente: Supongamos que pretendemosinvestigar si un medicamento es o no útil para la cura de alguna enfermedad. Al grupo experimental se leadministra el medicamento (presencia de la variable independiente o tratamiento experimental) y al grupo decontrol no, a este último se le administra un placebo (por ejemplo, un aparente medicamento que se hacomprobado no tiene ninguna clase de efecto o consecuencia, digamos dulces que tienen la apariencia depastillas). Después se observa si hubo o no alguna diferencia por lo que respecta a la cura de la enfermedad.Ahora bien, el hecho de que un grupo no se exponga al tratamiento experimental no significa que suparticipación en el experimento sea pasiva (que mientras el grupo experimental participa en un ciertotratamiento, el grupo de control puede hacer lo que quiera, v.g., irse a algún otro lado y luego regresar,platicar entre si o seguir una rutina cotidiana). Por el contrario, significa que realiza las mismas actividadesque el grupo experimental excepto el someterse al estímulo. Rr ejemplo, si el grupo experimental va a ver unprograma de televisión con contenido violento, el otro grupo podría ver el mismo programa pero sin lasescenas violentas —otras versiones del mismo programa—. Desde luego, en ocasiones resulta muy difícildefinir lo que es no exponerse al estímulo. Por ejemplo, si pretendemos probar la efectividad de una nuevapsicoterapia, si al grupo de control lo exponemos a una psicoterapia tradicional sería difícil afirmar que sunivel es cero, puesto que es muy probable que ambas psicoterapias tengan algo en común. Por otro lado, si elgrupo de control no recibiera ninguna psicoterapia, las diferencias entre los dos grupos bien podrían atribuirseal efecto que puede tener el que las personas participen por primera vez en una psicoterapia y no al efecto deesa nueva psicoterapia.En general, puede afirmarse en un experimento que, si en ambos grupos todo fue “igual” menos la exposicióna la variable independiente, es muy razonable pensar que las diferencias entre los grupos se deban a lapresencia-ausencia de la variable independiente.Más de dos gradosEn otras ocasiones, se puede hacer variar o manipular la variable independiente en cantidades o grados. Porejemplo, en el caso del análisis del posible efecto del contenido antisocial por televisión sobre la conductaagresiva de ciertos niños, podría hacerse que un grupo se expusiera a un programa de televisión sumamenteviolento (con presencia de violencia física verbal y no verbal —golpes, asesinatos, insultos muy fuertes,etc.—); un segundo grupo se expusiera a un programa medianamente violento (únicamente con violenciaverbal —insultos menos fuertes—), y un tercer grupo se expusiera a un programa prosocial. En este ejemplo,se tendrían tres niveles o cantidades de la variable independiente, lo cual puede representarse de la siguientemanera: X1 (programa sumamente violento) X2 (programa medianamente violento)__ (ausencia de violencia, programa prosocial)
    • Manipular la variable independiente en varios niveles tiene la ventaja de que no sólo se puede determinar si lapresencia de la variable independiente o tratamiento experimental tiene un efecto, sino también se puededeterminar si distintos niveles de la variable independiente tienen diferentes efectos. Es decir, si la magnituddel efecto (Y) depende de la intensidad del estimulo (X1, X2, X3, etcétera). Ahora bien, ¿cuántos niveles devariación deben ser incluidos? Una respuesta exacta no puede darse, solamente que debe haber al menos dosniveles de variación y ambos tendrán que diferir entre sí. El problema de investigación, los-antecedentes(estudios anteriores) y la experiencia del investigador pueden proveer alguna indicación sobre el número deniveles de variación que necesita ser incorporado en cierto experimento. Y cabría agregar: Entre más nivelesmayor información, pero el experimento se va complicando, cada nivel adicional implica un grupo más(Christensen, 1980).Modalidades de manipulación en lugar de gradosExiste otra forma de manipular una variable independiente que consiste en exponer a los gruposexperimentales a diferentes modalidades de ésta pero sin que ello implique cantidad. Por ejemplo,supongamos que un investigador quiere probar el efecto que tienen distintas fuentes de retroalimentaciónsobre el desempeño en la productividad de los trabajadores de una fábrica. La retroalimentación sobre eldesempeño se refiere a que le digan a una persona cómo está desempeñándose en su trabajo (qué tan bien omal lo hace). A un grupo de trabajadores se le proporcionaría retroalimentación sólo mediante su supervisor,a otro grupo la retroalimentación provendría por escrito (sin contacto “cara a cara” con otra persona), y a untercer grupo se le indicaría que entre los compañeros de trabajo se proporcionaran retroalimentación entre sí(todo en la ejecución de una determinada tarea); y luego se compararía la productividad de los grupos. Eneste caso no se está manipulando la presencia-ausencia de la variable independiente, ni administrandodistintas cantidades de ésta, sino que los grupos se exponen a modalidades de la retroalimentación deldesempeño, no a intensidades. La variación es provocada por categorías distintas de la variable independienteque no implican en sí cantidades.En ocasiones, la manipulación de la variable independiente involucra combinadas cantidades y modalidadesde ésta. Por ejemplo, si en el caso anterior tuviéramos un grupo al que se le administrara retroalimentacióndetallada de su desempeño vía el supervisor (en donde se retroalimentara aún las actividades laborales menostrascendentes), un segundo grupo al que se le administrara retroalimentación dosificada de su desempeño,sólo en las labores más importantes y vía el supervisor, un tercer grupo al que se le administrararetroalimentación detallada de su desempeño vía un medio escrito, un cuarto grupo con retroalimentacióndosificada por conducto de un medio escrito y un quinto grupo sin retroalimentación. Esto es, se combinangrado (retroalimentación detallada, retroalimentación dosificada y ausencia de retroalimentación) ymodalidad (vía superior y medio escrito).Finalmente, es necesario insistir que cada nivel o modalidad implica — al menos— un grupo. Si se tienentres niveles (grados) o modalidades, se tendrán tres grupos como mínimo.6.5. ¿CÓMO SE DEFINE LA MANERA EN QUE SE MANIPULARÁN LAS VARIABLESINDEPENDIENTES?Al manipular una variable independiente es necesario especificar qué se va a entender por esa variable ennuestro experimento. Es decir, trasladar el concepto teórico en un estímulo experimental, en una serie deoperaciones y actividades concretas a realizar. Por ejemplo, si la variable independiente a manipular es laexposición a la violencia televisada, el investigador debe pensar en cómo va a transformar ese concepto enuna serie de operaciones experimentales. En este caso podría ser: ““la violencia televisada seráoperacionalizada (transportada a la realidad) como ver un programa en donde haya riñas y golpes, insultos,agresiones, uso de armas de fuego, crímenes o intentos de crímenes, azotes de puertas, se aterre apersonas,persecuciones, etcétera”. Entonces se selecciona un programa donde se muestren tales conductas (v.g.,“Miami Vice”, “El Justiciero”, ““Magnum”, “El Precio del Deber” o una telenovela mexicana, brasileña o
    • venezolana donde se presenten dichos comportamientos). El concepto abstracto ha sido convertido en unhecho real. Si la variable independiente es la orientación principal del profesor hacia la autonomía o elcontrol, debemos definir qué comportamientos concretos, filosofía, instrucciones al grupo, presentación,personalidad, etcétera, debe mostrar cada tipo de profesor (y analizar sus diferencias). Si la variableindependiente es el tipo de psicoterapia recibida (y se tienen tres tipos, esto es, tres grupos), debemos definirmuy específicamente y con lujo de detalles en qué va a consistir cada psicoterapia.EJEMPLONaves y Poplawsky (1984) diseñaron un experimento para poner a prueba la siguiente hipótesis: “A mayorgrado de información sobre la deficiencia mental que el sujeto normal maneje, mostrará menos evitación enla interacción con el deficiente mental”.La variable independiente era —pues— “el grado de información sobre la deficiencia mental”, y ladependiente “la conducta de evitación en interacciones con deficientes mentales”. La primera fue manipuladamediante dos niveles de información: 1) información cultural y 2) información sociopsicológica. Por lo tanto,había dos grupos: uno con información cultural y otro con información sociopsicológica. El primer grupo norecibió ningún tipo de información sobre la deficiencia mental, ya que se supuso “que todo individuo porpertenecer a cierta cultura, maneja este tipo de información y está conformada por nociones generales ynormalmente estereotipadas sobre la deficiencia mental; de ello se desprende que si un sujeto basa suspredicciones sobre la conducta del otro en el nivel cultural, obtendrá mínima precisión y pocas probabilidadesde controlar el evento comunicativo” (Naves y Poplawsky, 1984, p. 119).El segundo grupo acudió a un centro de capacitación para deficientes mentales, en donde tuvo una reunióncon dichos deficientes, quienes les proporcionaron información sociopsicológica sobre ellos (algunosdeficientes contaron sus problemas en el trabajo y sus relaciones con superiores y compañeros, se tratarontemas como el amor y la amistad). Asimismo, se intercambiaron experiencias más personales. Este grupopudo observar lo que es la deficiencia mental, la manera como se trata clínicamente y los efectos sobre lavida cotidiana de quien la padece. Recibió información sociopsicológica.Después, todos los sujetos eran expuestos a una interacción sorpresiva con un supuesto deficiente mental (queen realidad era un actor entrenado para ello y con conocimientos sobre la deficiencia mental>. La situaciónexperimental estaba bajo riguroso control y se filmaban las interacciones para medir el grado de evitaciónhacia el deficiente, a través de cuatro dimensiones: a) distancia física, b) movimientos corporales quedenotaban tensión, c) conducta visual y d) conducta verbal. Cabe mencionar que se comprobó la hipótesis, elgrupo con información cultural mostró mucho mayor conducta de evitación que el grupo con informaciónsociopsicológica.El punto es que un concepto teórico (grado de información sobre la deficiencia mental) fue traducido en lapráctica a dos niveles de manipulación experimental.Dificultades para definir cómo se manipularán las Variables independientesEn ocasiones no resulta difícil trasladar el concepto teórico (variable independiente) en operaciones prácticasde manipulación (tratamientos o estímulos experimentales). Por ejemplo, si se busca analizar el efecto deutilizar distintas apelaciones publicitarias para promover medicamentos —emotivas versus racionales—sobre la predisposición para comprarlos, la variable independiente podría operacionalizarse de la siguientemanera: se elabora un comercial de televisión sobre un medicamento en particular, en el cual el argumento deventa es que se trata de un producto que ha sido sometido a pruebas científicas de laboratorio y que demostrósu efectividad, además de que es recomendado por tal y tal asociación médica (apelaciones racionales); y seelabora otro comercial cuyo argumento de ventas es que el medicamento es tradición en muchas familias ydesde nuestros abuelos se utilizaba (apelación emotiva). Los modelos de ambos tipos de comerciales son los
    • mismos, los dos son a color, duran 30 segundos y en fin, la única diferencia es la apelación, tanto en el nivelverbal como en el no verbal. Un grupo se expone a la manipulación racional y el otro a la emotiva, por lodemás las condiciones de exposición son similares, y después se analiza el impacto de la manipulación en lavariable dependiente. Manipular la paga (cantidades de dinero otorgadas), la retroalimentación, elreforzamiento y la administración de un medicamento no es tan difícil.Sin embargo, a veces es sumamente complicado representar el concepto teórico en la realidad, sobre todo convariables internas, variables que pueden tener varios significados o variables que sean difíciles de alterar. Lasocialización, la cohesión, la conformidad, el poder, la motivación individual y la agresión son conceptos querequieren de un enorme esfuerzo por parte del investigador para ser operacionalizados.Guía para sortear las dificultadesPara definir cómo se va a manipular una variable es necesario:1. Que se consulten experimentos antecedentes para ver si en éstos resultó la forma de manipular lavariable. Al respecto, resulta imprescindible analizar si las manipulaciones de esos experimentos puedenaplicarse al contexto específico del nuestro o cómo pueden ser extrapoladas a nuestra situación experimental.Por ejemplo, Bylenga (1977), en un experimento para estudiar la relación entre las recompensas extrínsecas yla motivación intrínseca, hizo que los sujetos —como parte de la manipulación— jugaran al “juego delahorcado” en una terminal de computadora. En este juego hay que adivinar palabras. Unos sujetos recibíandinero por su buen desempeño y otros no, a unos se les felicitaba por sus logros y a otros no. Hemández-Sampieri y Cortés (1982) replicaron el experimento en México, y como no dispusieron de un programa decomputadora que incluyera dicho juego, tuvieron que construir una máquina de madera mecánica querealizaba las mismas funciones que el programa de computadora.2. Que se evalúe la manipulación antes de que se conduzca el experimento. Hay varias preguntas que elexperimentador debe hacerse para evaluar su manipula ción antes de llevarla a cabo: ¿Mis operacionesexperimentales representan la variable conceptual que tengo en mente?, ¿los diferentes niveles de variaciónde la variable independiente harán que los sujetos se comporten diferente? (Christensen, 1980), ¿qué otrasmaneras hay de manipular a esta variable?, ¿mi manera es la mejor? Si el concepto teórico no es trasladadoadecuadamente a la realidad, lo que sucede es que finalmente haremos otro experimento distinto al quepretendemos. Por ejemplo, si deseáramos averiguar el efecto de la ansiedad sobre la memorización deconceptos y nuestra manipulación es errónea (en lugar de provocar ansiedad, genera inconformidad), losresultados del experimento nos ayudarán tal vez a explicar la relación inconformidad-memorización deconceptos, pero de ninguna manera servirán para analizar el efecto de la ansiedad en dicha memorización. Ya lo mejor no nos damos cuenta y creemos que aportamos algo cuando en realidad no lo hicimos. Asimismo,en muchos casos cuando la manipulación resulta errónea y generamos experimentalmente otra variableindependiente distinta a la que nos interesa, ni siquiera se aporta evidencia sobre el efecto de esa otra variableporque no se estaba preparado para ello. En resumen, si la manipulación es errónea nos puede pasar que: 1) elexperimento no sirva para nada, 2) vivamos en el error (creer que ““algo es” cuando verdaderamente “no loes”) y 3) tengamos resultados que no nos interesan (si nos interesaran habríamos pensado en otroexperimento).También, si la presencia de la variable independiente en el(los) grupo(s) experimental(es) es débilprobablemente no se encontrarán efectos, pero no porque no puedan haberlos. Por ejemplo, si pretendemosmanipular la violencia televisada y nuestro programa no es realmente violento (incluye uno que otro insulto yalgunas sugerencias de violencia física) y no encontramos un efecto, realmente no podemos afirmar o negarque hay un efecto, porque la manipulación fue débil.3. Que se incluyan verificaciones para la manipulación. Cuando se utilizan seres humanos hay variasformas de verificar si realmente funcionó la manipulación (Christensen, 1980). La primera es entrevistar a lossujetos. Por ejemplo, si a través de la manipulación pretendemos generar que un grupo esté altamentemotivado hacia una tarea o actividad y el otro no, después del experimento podemos entrevistar a los
    • participantes para ver si el grupo que debía estar muy motivado realmente lo estuvo y el grupo que no debíaestar motivado no lo estuvo. Una segunda forma es incluir mediciones relativas a la manipulación durante elexperimento. Por ejemplo, aplicar una escala de motivación a ambos grupos cuando supuestamente unosdeben estar muy motivados y otros no.6.6. ¿CUÁL ES EL SEGUNDO REQUISITO DE UN EXPERIMENTO “PURO”?El segundo requisito es medir el efecto de la variable independiente sobre la variable dependiente. Esto esigualmente importante y como en ella se observa dicho efecto, es requisito que su medición sea válida yconfiable. Porque si no podemos asegurar que estuvo adecuadamente medida, los resultados no servirán y elexperimento será una pérdida de tiempo. Imaginemos que conducimos un experimento para evaluar elefecto de un nuevo tipo de enseñanza sobre la comprensión de conceptos políticos en ciertos niños, y en lugarde medir comprensión medimos nada más memorización, por más correcta que resulte la manipulación de lavariable independiente, como la medición de la dependiente no es válida, el experimento resulta un fracaso. Osupongamos que tenemos dos grupos a comparar con mediciones distintas —como por ejemplo preguntasdiferentes—, si encontramos diferencias ya no sabremos si se debieron a la manipulación de la independienteo a que se aplicaron exámenes distintos. En el capítulo sobre “elaboración de los instrumentos de medición”se comenta qué requisitos se necesitan para medir correctamente a una variable, los cuales se aplican tambiéna la medición de la(s) variable(s) dependiente(s) en un experimento. Asimismo, ésta(s) puede(n) sermedida(s) de diversa(s) manera(s); cuestionarios, escalas, observación, entrevistas, mediciones fisiológicas,análisis de contenido, etcétera; las cuales se explican en el mencionado capítulo.En la planeación de un experimento se debe precisar cómo se van a manipularlas variables independientes y cómo a medir las dependientes.6.7. ¿CUÁNTAS VARIABLES INDEPENDIENTES Y DEPENDIENTES DEBENINCLUIRSE EN UN EXPERIMENTO?No hay reglas para ello; depende de cómo haya sido planteado el problema de investigación y laslimitaciones que se tengan. Por ejemplo, el investigador que estaba interesado en analizar cómo afecta elutilizar apelaciones emotivas versus racionales en comerciales televisivos sobre la predisposición de comprade un producto, solamente se interesa en este problema, entonces tiene una única variable independiente yuna sola dependiente. Pero si a él también le interesara analizar el efecto que tenga el utilizar comerciales enblanco y negro versus en color, entonces agregaría esta variable independiente y la manipularía. Tendría dosvariables independientes y una dependiente, y cuatro grupos: A) grupo expuesto a apelación emotiva ycomercial en blanco y negro, B) grupo expuesto a apelación emotiva y comercial en color, C) grupo expuestoa apelación racional y comercial en blanco y negro, D) grupo expuesto a apelación racional y comercial encolor. O podría agregar una tercera independiente: duración de los comerciales, y una cuarta: realidad de losmodelos del comercial (personas vivas en contraposición a caricaturas) y así sucesivamente. Claro está que,conforme se aumenta el número de variables independientes, aumentan las manipulaciones que deben hacersey el número de grupos requeridos para el experimento. Y entraría en juego el segundo factor mencionado(limitantes), a lo mejor no puede conseguir las suficientes personas para tener el número de grupos querequiere o el presupuesto para producir tantos comerciales.Por otra parte, podría decidir en cada caso (con una, dos, tres o más variables independientes) medir más deuna variable dependiente para ver el efecto de la(s) independiente(s) en distintas variables. Por ejemplo,medir, además de la predisposición de compra, la recordación del comercial y la evaluación estética de éste.Otro investigador podría interesarse en evaluar el efecto de una mayor o menor paga en el desempeño de unatarea laboral en diversas variables: motivación intrínseca, productividad, satisfacción laboral y autoestima.Resulta obvio que, al aumentar las variables dependientes, no tienen que aumentarse grupos, porque estas
    • variables no se manipulan. Lo que aumenta es el tamaño de la medición (cuestionarios con más preguntas,mayor número de observaciones, entrevistas más largas, etcétera) porque hay más variables qué medir.6.8. ¿CUAL ES EL TERCER REQUISITO DE UN EXPERIMENTO “PURO”?El tercer requisito que todo experimento “verdadero” debe cumplir es el control o validez interna de lasituación experimental. El término ““control” tiene diversas connotaciones dentro de la experimentación; sinembargo, su acepción más común se refiere a que si se observa con el experimento que una o más variablesindependientes al ser manipuladas hacen variar a la(s) dependiente(s), la variación de estas últimas se deba ala manipulación de la(s) independiente(s) y no a otros factores o causas; o si se observa que una o másindependientes no tienen un efecto sobre la(s) dependiente(s), se pueda estar seguro de ello. En términos máscoloquiales, tener ‘control” significa saber qué está ocurriendo realmente con la relación entre la(s)variable(s) independiente(s) y la(s) dependiente(s). Esto podría ilustrarse de la siguiente manera: Experimento Intento de experimento (con control) (sin control)X Y o X Y x yCuando hay control podemos conocer la relación causal, cuando no se logra el control no se puede conocerdicha relación (no se sabe qué está detrás del “cuadro negro”, podría ser por ejemplo: X—Y, o X Y —no hayrelación—). En la estrategia de la investigación experimental, “el investigador no manipula una variable sólopara comprobar lo que le ocurre con la otra, sino que, al efectuar un experimento, es necesario realizar unaobservación controlada” (Van Dalen y Meyer, 1984).Dicho de una tercer manera, lograr ‘control” en un experimento es controlar la influencia de otras variablesextrañas —que no son de nuestro interés— sobre la(s) variable(s) dependiente(s), para que así podamos saberrealmente si la(s) variable(s) independiente(s) que nos interesa(n) tiene(n) o no efecto en la(s) dependiente(s).Ello podría esquematizarse así:CONTROLXX (extrañas)XX (de interés, variable vemos su efecto o Y (variable depen- independiente mani- diente medida) pulada) ausencia de ésteEs decir, ““purificamos” la relación de X (independiente) con Y (dependiente) de otras posibles fuentes queafecten a Y y que nos “contaminan” el experimento. Aislamos la(s) relación(es) que nos interesa(n). Porejemplo, si deseamos analizar —a través de un experimento— el efecto que pueda tener un comercial sobrela predisposición de compra hacia el producto que anuncia el comercial, sabemos que puede haber otrasrazones o causas por las que las personas piensen en comprar el producto (la calidad del producto, su precio,cualidades, prestigio de la marca, etcétera). Entonces, el experimento deberá controlar la posible influencia de
    • estas otras causas para que así se pueda saber si el comercial tiene o no un efecto. De otra manera, si seobserva que la predisposición de compra es elevada y no hay control, no sabremos si el comercial es la causao lo son las demás causas posibles.Lo mismo ocurre con un método de enseñanza, cuando por medio de un experimento se desea evaluar suinfluencia en el aprendizaje. Si no hay control, no sabremos si un elevado aprendizaje se debió al método o aque los sujetos eran sumamente inteligentes, o bien que éstos tenían conocimientos aceptables de loscontenidos o a cualquier otro motivo. También, si no hay aprendizaje no sabremos si esto se debe a que lossujetos estaban muy desmotivados hacia los contenidos a enseñar, que eran poco inteligentes o quién sabe aqué otra causa se pudo deber.De hecho, el control lo buscamos aún para explicar muchas situaciones cotidianas. Cuando —por ejemplo—alguien nos atrae y tiene un gesto agradable con uno en un momento dado (v.g., tratarnos muy cortésmente),pensamos en la posibilidad de que uno también le sea atractivo a esa persona y buscamos obtener “control”sobre nuestra explicación de por qué esa persona es tan cortés con uno. Es decir, buscamos descartar otrasposibles explicaciones para evaluar si nuestra explicación es o no la correcta. Tratamos de descartarexplicaciones tales como: “lo que sucede es que esa persona en sí es muy cortés, muy educada”; “lo queocurre es que esa persona quiere obtener algo de mí”, “tal vez le recordé a alguien que le simpatizaba”, “fuecasual su comportamiento”, “estaba de muy buen humor”, etcétera.Fuentes de invalidación internaExisten diversos factores o fuentes que pueden hacer que nos confundamos y ya no sepamos si la presenciade una variable independiente o tratamiento experimental tiene o no un verdadero efecto. Se trata deexplicaciones rivales a la explicación de que la variable independiente o independientes afecta(n) a la(s)dependiente(s). En un libro clásico de Campbell y Stanley (1966), se definieron estas explicaciones rivales,las cuales han sido ampliadas y se han agregado otras en referencias más recientes (v.g., Campbell —1975—,Matheson, Bruce y Beauchamp —1985—; Christensen —1980—, Babbie —1979—). A estas explicacionesrivales se les conoce como fuentes de invalidación interna porque atentan contra la validez interna de unexperimento. Ésta se refiere a qué tanta confianza tenemos en que los resultados del experimento sea posibleinterpretarlos y éstos sean válidos. La validez interna tiene que ver con la calidad del experimento y se logracuando hay control, cuando los grupos difieren entre sí solamente en la exposición a la variableindependiente (ausencia-presencia o en grados), cuando las mediciones de la variable dependiente sonconfiables y válidas, y cuando el análisis es el adecuado de acuerdo al tipo de datos que estamos manejando.El control en un experimento se alcanza eliminando esas explicaciones rivales o fuentes de invalidacióninterna. A continuación se mencionan y definen de acuerdo con Campbell y Stanley (1966), Campbell (1975)y Babbie (1979).1. Historia. Son acontecimientos que ocurren durante el desarrollo del experimento que afectan a lavariable dependiente y pueden confundir los resultados experimentales. Por ejemplo, si durante unexperimento para analizar el efecto que provocan distintas formas de retroalimentación en el trabajo sobre lamotivación, teniendo dos grupos de obreros, a uno de éstos le aumentan el salario o se le reúne y felicita porsu desempeño en el trabajo mientras está llevándose a cabo el experimento. Diferencias en la variabledependiente pueden atribuirse a la manipulación de la independiente o al acontecimiento que ocurrió duranteel experimento.2. Maduración. Son procesos internos de los participantes que operan corno consecuencia del tiempo yque afectan los resultados del experimento, como el cansancio, hambre, aburrición, aumento en la edad ycuestiones similares. Por ejemplo, si a un grupo de niños se le expone a un nuevo método de aprendizajedurante dos años, los resultados pueden estar influidos simplemente por la maduración de los niños durante eltiempo que duró el experimento. En un experimento los sujetos pueden cansarse y sus respuestas pueden estarafectadas por ello.
    • 3. Inestabilidad. Poca o nula confiabilidad de las mediciones, fluctuaciones en las personasseleccionadas o componentes del experimento, o inestabilidad autónoma de mediciones repetidasaparentemente “equivalentes”. Imaginemos que en un experimento sobre memorización se tienen dos gruposy a uno —al sortearlos— le toca en la mañana y a otro en la tarde, y el experimento requiriera de elevadaconcentración por parte de los sujetos que participan en él, pudiera ser posible que la concentración del grupode la mañana fuera diferente del de la tarde (en la mañana habría más ruido, transitar de personas, etcétera); yello podría afectar la interpretación de los resultados. A lo mejor, diferencias en los grupos se deben adiferencias en la concentración y no a la variable independiente, o es posible que ésta sí tenga un efecto perono podemos estar seguros de ello. No tenemos confianza en los resultados.4. Administración de pruebas. Se refiere al efecto que puede tener la aplicación de una prueba sobre laspuntuaciones de pruebas subsecuentes. Por ejemplo, si en un experimento sobre prejuicio de clasessocioeconómicas en el cual tenemos un grupo, a éste se les aplica una prueba de prejuicio para ver su nivel deprejuicio, luego se les expone a un estimulo experimental —que supuestamente debe disminuir el nivel deprejuicio—, y posteriormente se vuelve a medir el prejuicio para evaluar si disminuyó o no. Puede ocurrir quelas calificaciones o puntuaciones de prejuicio de la segunda medición (después del estímulo) se encuentreninfluidas por la aplicación de la primera prueba de prejuicio (antes del estímulo). Es decir, la administraciónde la primera prueba puede sensibilizar a los participantes del experimento y cuando respondan a la segundaprueba, sus respuestas podrían estar afectadas por esa sensibilización. Si disminuye el prejuicio y no haycontrol, no sabremos cuánto se debió al estímulo experimental o variable independiente y cuánto a dichasensibilización. Cuántas veces no nos ha pasado que cuando nos aplican una prueba decimos: ¡Esta prueba yala he contestado varias veces!5. Instrumentación. Esta fuente hace referencia a cambios en los instrumentos de medición o en losobservadores participantes que pueden producir variaciones en los resultados que se obtengan. Por ejemplo,si queremos ver el efecto de dos diferentes métodos de enseñanza; a un grupo lo exponemos a un método,mientras que a otro grupo al otro método; y después aplicamos un examen de conocimientos para ver laefectividad de cada método y comparar. Si los exámenes no fueran equivalentes podría presentarse lainstrumentación. Imaginemos que uno es más fácil que el otro, ¿cómo podremos estar seguros de que lasdiferencias en las puntuaciones de los exámenes se deben al estímulo (método de enseñanza) y no a que setrata de distintos exámenes?6. Regresión estadística. Esta fuente se refiere a un efecto provocado por una tendencia de sujetosseleccionados sobre la base de puntuaciones extremas, a regresar —en pruebas posteriores— a un promedioen la variable en la que fueron seleccionados. Por ejemplo, si pretendemos evaluar el efecto del liderazgoautocrático del profesor sobre la ansiedad de los alumnos y primero aplicáramos al grupo una prueba deansiedad, para posteriormente exponerlo a un profesor autocrático y volver a medir su ansiedad. Y los sujetosse encontraran sumamente ansiosos durante la aplicación de la primer prueba (porque tienen un examendifícil al día siguiente). Podría ocurrir que se encontrara que están “menos ansiosos” después de recibir lamanipulación, “es decir, aparentemente no hubo efecto”. Pero en realidad lo que sucedió fue que durante lasegunda prueba estaban “retornando” a su nivel común de ansiedad.La regresión estadística representa el hecho de que puntuaciones extremas en una distribución particulartenderán a moverse —esto es, regresar— hacia el promedio de la distribución como función de medicionesrepetidas (Christensen, 1981). Entre una primera y una segunda medición, las puntuaciones más altas tiendena bajar y las más bajas a aumentar. Este fenómeno de regresión se puede presentar porque ambas medicionesno están perfectamente correlacionadas. Para un análisis más detallado de este fenómeno se recomiendaCampbell y Stanley (1973, Pp. 24-28).7. Selección. Ésta puede presentarse como resultado de elegir a los sujetos para los grupos delexperimento, de tal manera que los grupos no sean equiparables. Es decir, si no se seleccionan los sujetospara los grupos asegurándose la equivalencia de éstos, la selección puede resultar tendenciosa. Por ejemplo,si en un grupo se incluyen a los estudiantes más inteligentes y estudiosos; y en otro grupo a los estudiantesmenos inteligentes y estudiosos, las diferencias entre los grupos se deberán a una selección tendenciosa,aparte del tratamiento experimental o variable independiente.8. Mortalidad experimental. Esta fuente se refiere a diferencias en la pérdida de participantes entre losgrupos que se comparan. Si en un grupo se pierde —digamos— al 25% de los participantes y en otro gruposólo al 2%, los resultados pueden verse influidos por ello, además del tratamiento experimental. Imaginemos
    • un experimento que utiliza como estimulo un programa de televisión antisocial que ha sido visto por unatercera parte del grupo al que se le expondrá, mientras que al otro grupo se les expone a un programaprosocial que nadie ha visto. Condiciones agresivas, dolorosas, cansadas, etc.; pueden provocar mortalidaddiferencial en los grupos, y ésta puede ocurrir no sólo por el experimento en sí sino el tipo de personas quecomponen cada grupo o factores externos al experimento.9. Interacción entre selección y maduración. Se trata de un efecto de maduración que no es igual en losgrupos del experimento, debido a algún factor de selección. La selección resulta en diferentes tasas demaduración o cambio autónomo entre grupos. Por ejemplo, si seleccionamos para un grupo sujetos queacostumbran alimentarse a cierta hora (12:00 p.m.) y para el otro personas que se alimentan a otra hora(3:00p.m.), y el experimento se lleva a cabo de 11:00 a.m.a 14:30 p.m., la selección tendenciosa provocará unefecto de maduración distinto en los dos grupos: hambre. Esto podría ocurrir si en una convención de unaempresa multinacional, experimentamos con ejecutivos de distintos países latinoamericanos y no tomamos encuenta la interacción que pueda darse entre la selección y la maduración.10. Otras interacciones. Asimismo, pueden darse diversos efectos provocados por la interacción de lasfuentes de invalidación interna mencionadas. La selección puede interactuar con la mortalidad experimental,la historia con la maduración, la maduración con la inestabilidad, etcétera. También pueden afectar varias deestas fuentes y la validez interna se deteriora en mayor grado. Cada vez estamos más inseguros respecto ala(s) causa(s) que motivó cambios en la(s) variable(s) dependiente(s); o si no hubo cambios, no sabemos si sedebió a que una o más fuentes contrarrestaron los posibles efectos. Por ejemplo, el método de enseñanza másexitoso se utilizó con los menos motivados, y el menos exitoso con los más motivados, y ello provoca que secompensen ambos factores. No sabemos cómo interpretar los resultados.Por todo lo anterior es necesario eliminar a estas fuentes de invalidación interna mediante el control, para asípoder conocer el efecto de la variable independiente (o las independientes) sobre la dependiente (odependientes).El experimentador como fuente de invalidación internaOtra posible razón que puede atentar contra la interpretación correcta y certera de los resultados de unexperimento es la interacción entre los sujetos y el experimentador, la cual puede ocurrir de diferentesformas. Los sujetos pueden entrar al experimento con ciertas actitudes, expectivas y prejuicios que puedenalterar su comportamiento durante el estudio. Por ejemplo, no colaborar y ser críticos negativamente, hasta elpunto de llegar a ser hostiles. Ello debe tenerse en mente antes y durante la investigación. Debe analizarsequé sujetos pueden arruinar el experimento y eliminarse o en todos los grupos debe haber personas conactitudes positivas y negativas (si quienes tienen actitudes negativas van a un único grupo, la validez internaestará en problemas). Recordemos que las personas que participan en un experimento —de una manera uotra— tienen motivos —precisamente— para esa participación y su papel será activo en muchas ocasiones.Además, el mismo experimentador puede afectar los resultados de la investigación. El experimentadortambién no es un observador pasivo que no interactúa, sino un observador activo que puede influir losresultados del estudio (Christensen, 1981). El experimentador tiene una serie de motivos que lo llevan arealizar su experimento y desea probar que lo que hipotetiza se demuestre a través de éste. Desea comprobarsu hipótesis. Ello —consciente o inconscientemente— puede conducir a que afecte el comportamiento de lossujetos en dirección de su hipótesis. Por ejemplo, dar explicaciones más completas a uno de los grupos. Loanterior debe evitarse, y en vados casos quien debe tratar con los sujetos no debe ser el experimentador sinoalguien que no conozca la hipótesis, las condiciones experimentales ni los propósitos del estudio,simplemente que se le den instrucciones precisas sobre lo que debe hacer y cómo hacerlo.Tampoco los sujetos que participan en el experimento deben conocer las hipótesis y condicionesexperimentales e incluso frecuentemente es necesario distraerlos de los verdaderos propósitos delexperimento (aunque, desde luego, al finalizar éste se les debe dar una explicación completa delexperimento). Cuando —por ejemplo— se analizan efectos de medicamentos, los investigadores hacen creera un grupo que se les está administrando medicamentos cuando en realidad no es así, se les dan píldoras de
    • azúcar. Esto evita la influencia que pudiera tener la expectativa de recibir medicamentos sobre la variabledependiente. A esta sustancia que no tiene efectos se le suele denominar ““placebo”. Con métodos deinstrucción —por ejemplo— puede ocurrir que el grupo que se habrá de exponer al método innovador seainfluido, por el simple hecho de decirle que se trata de un nuevo método. Lo mismo con pruebas de sabor deun producto alimenticio, programas de televisión, experiencias motivacionales, etcétera. Esto debe detomarse en cuenta.6.9. ¿CÓMO SE LOGRA EL CONTROL Y LA VALIDEZ INTERNA?El control en un experimento logra la validez interna, y el control se alcanza mediante: 1) varios grupos decomparación (dos como mínimo) y 2) equivalencia de los grupos en todo, excepto la manipulación de lavariable o las variables independientes.6.9.1. Varios grupos de comparaciónEs necesario que en un experimento se tengan por lo menos dos grupos que comparar. En primer término,porque si nada más se tiene un grupo, no se puede saber si influyeron las fuentes de invalidación interna o no.Por ejemplo, si mediante un experimento buscamos probar la hipótesis de que: “A mayor informaciónpsicológica sobre una clase social, menor prejuicio hacia esta clase”; y decidimos tener un solo grupo en elexperimento. Este grupo se expondría a un programa televisivo donde se proporcione información sobre lamanera como vive dicha clase, sus angustias y problemas, necesidades, sentimientos, aportaciones a lasociedad, etcétera; para luego observar el nivel de prejuicio. Este experimento podría esquematizarse así: Momento 1 Momento 2 Exposición al programa televisivo Observación del nivel de prejuicioTodo en un único grupo. ¿Qué sucede si se observa un bajo nivel de prejuicio en el grupo?, ¿podemos deducirque se debió al estimulo? Desde luego que no. Es posible que —efectivamente— el nivel bajo de prejuicio sedeba al programa de televisión, que es la forma de manipular la variable independiente ““informaciónpsicológica sobre una clase social”, pero también pudiera deberse a que los sujetos tenían un bajo nivel deprejuicio antes del experimento y —en realidad— el programa no afecta. Y no lo podemos saber porque nohay una medición del nivel de prejuicio al inicio del experimento (antes de la presentación del estimuloexperimental), es decir, no existe punto de comparación. Y aunque hubiera ese punto de comparación inicial,con un solo grupo no podremos estar seguros de cuál fue la causa del elevado prejuicio. Supongamos que elnivel de prejuicio antes del estimulo era alto y después del estímulo bajo. Pudiera ser que el estímulo es lacausa del cambio, pero también pudo ocurrir lo siguiente:1. Que la primera prueba de prejuicio sensibilizara a los participantes y sus respuestas a la segundaprueba fueran influidas por aquélla. Así, las personas se concientizaron de lo negativo de ser prejuiciosascomo resultado de responder a la primer prueba.2. Que los sujetos seleccionados se cansaron durante el experimento y sus respuestas a la segundaprueba fueron “a la ligera” (maduración).3. Que había ocurrido un suceso antes del experimento que los prejuicio —momentáneamente— haciaesa clase social (una violación en la localidad a cargo de un individuo de esa clase), pero después“regresaron” a su nivel de prejuicio normal.4. Que durante el experimento se salieron los sujetos prejuiciosos o parte importante de ellos.O bien otras razones. Y si no se hubiera encontrado un cambio en el nivel de prejuicio entre la primera prueba(antes del programa) y la segunda (después del programa), esto podría significar que la exposición alprograma no tienen efectos, pero también podría ser que el grupo seleccionado es muy prejuicioso y a lomejor el programa sí tiene efectos en personas con niveles comunes de prejuicio. Incluso, podría haber otrasexplicaciones alternativas. Con un solo grupo no podemos estar seguros de que los resultados se deben al
    • estímulo experimental o a otras razones, siempre quedará la duda, los “experimentos” con un grupo se basanen sospechas o en lo que “aparentemente es”, pero faltan fundamentos. Al tener un único grupo se corre elriesgo de seleccionar sujetos atípicos (los más inteligentes al experimentar con métodos de enseñanza, lostrabajadores más motivados al experimentar con programas motivacionales, los consumidores más acríticos,las parejas de novios más integradas, etcétera) y el riesgo de que actúen la historia, maduración,administración de prueba, instrumentación y demás fuentes de invalidación interna; sin que elexperimentador se dé cuenta.Por ello, el investigador debe tener como mínimo un punto de comparación: dos grupos, uno al que se leadministra el estímulo y otro al que no, a este último recordemos que se le denomina grupo de control, 22 y talcomo se mencionó al hablar de manipulación, a veces se requiere tener de varios grupos, cuando se deseaaveriguar el efecto de distintos niveles de la variable independiente.6.9.2. Equivalencia de los gruposPero para tener control no basta con tener dos o más grupos, sino que éstos deben ser similares en todo,excepto la manipulación de la variable independiente. El control implica que todo permanece constantemenos esta manipulación. Si entre los grupos que conforman el experimento todo es similar o equivalente,excepto la manipulación de la independnte, diferencias entre los grupos pueden atribuirse a ella y no a otrosfactores (entre los cuales están las fuentes de invalidación interna). Por ejemplo, si tenemos dos grupos desustancias ““A”, ““B”, “C” y “D” para mezclarlas en dos recipientes ““1” y “2”. La sustancia ““A” es lamisma para cada recipiente (y en igual cantidad), lo mismo que las otras tres sustancias. Los recipientestienen el mismo volumen y son idénticos. La presión y temperatura en ambos es igual. Los instrumentos paramezclar son también iguales. El lugar y la atmósfera son equivalentes. Y en fin, todo permanece constante. Elresultado final: la mezcla, tendrá que ser la misma (idénticas características). Pero, si algo se hace variar o semanipula, si es distinto al hacer ambas mezclas en los recipientes “1” y “2” (digamos que a una de lasmezclas se le agrega la sustancia ““E” y a la otra no).Las diferencias entre las mezclas pueden atribuirse a la presencia de esta nueva sustancia, porque todo esigual con excepción de que una mezcla contiene la sustancia ““E” mientras que la otra no. También puededecirse que, si hay cambios en la mezcla con la nueva sustancia, éstos pueden atribuirse a la sustancia “E”.Sin embargo, para poder llegar a esta conclusión fue necesario un grupo de comparación equivalente. Si nadamás se tuviera una mezcla, no podríamos estar seguros que fue la adición de la sustancia la que provocócambios, pudo haber sido que la reacción de los primeros cuatro elementos fue tardía y el quinto nada tuvoque ver, o que un aumento en la temperatura fue lo que provocó el cambio u otras cuestiones. Desde luego, enlas ciencias químicas se hace una mezcla y se observa lo que ocurre, se hace otra mezcla y se observa, se haceuna tercera mezcla a la que se le agrega otra sustancia y se continúa observando, y así sucesivamente. Y si noencontramos diferencias entre la mezcla con la sustancia “E” y la que no la tiene, decimos que ““E” no tieneefecto.Lo mismo debe ser en la experimentación de la conducta humana, debemos tener varios grupos decomparación. Imaginemos que queremos probar si una serie de programas de televisión educativos para niñosgenera mayor aprendizaje en comparación con un método educativo tradicional. Un grupo recibe laenseñanza por medio de los programas, otro grupo la recibe por medio de instrucción oral tradicional y untercer grupo dedica ese mismo tiempo a jugar libremente en el salón de clases. Supongamos que los niños queaprendieron mediante los programas obtienen las mejores calificaciones en una prueba de conocimientosrelativa a los contenidos enseñados, los que recibieron el método tradicional obtienen calificaciones muchomás bajas y los que jugaron obtienen puntuaciones de cero o cerca de este valor. Aparentemente, losprogramas son mejor medio de enseñanza que la instrucción oral. Pero si los grupos no son equivalentes, porejemplo: los niños más inteligentes, estudiosos y con mayor empeño fueron asignados al grupo que fueinstruido por televisión, o simplemente su promedio de inteligencia y aprovechamiento era mas elevado; o lainstructora del método tradicional no era una buena maestra, o los niños expuestos a este método tenían
    • mayor carga de trabajo y exámenes los días en que se desarrolló el experimento, etcétera; no podemos confiaren que las diferencias se deben realmente a la manipulación de la variable independiente y no a otros factores,o a la combinación de ambos. ¿Cuánto se debió al método y cuánto a otros factores? Para el investigador larespuesta a esta pregunta se convierte en un enigma. No hay control.22 El grupo de control es útil precisamente para tener un punto de comparación. Sin él, no podremos saber qué sucedecuando la variable independiente está ausente. Su nombre indica su función: ayudar a establecer el control, colaborandoen la eliminación de hipótesis rivales o influencias de las posibles fuentes de invalidación interna.Si experimentamos con métodos de motivación para trabajadores, y a un grupo enviáramos a los que laboranen el turno matutino, mientras que al otro grupo enviáramos a los del turno vespertino; ¿quién nos aseguraque antes de iniciar el experimento ambos tipos de trabajadores están igualmente motivados? Pudo haberdiferencias en la motivación inicial porque los supervisores motivan de diferente manera y grado o tal vez losdel turno vespertino preferirían trabajar en la mañana o se les pagan menos horas extra, etcétera. Si no estánigualmente motivados podría ocurrir que el estímulo aplicado a los del turno de la mañana aparentara ser elmás efectivo, cuando en realidad no es así. Los grupos deben ser equivalentes en todo, excepto en lamanipulación de la variable independiente.Veamos un ejemplo que, si bien es extremo, nos ilustra el impacto tan negativo que puede tener la noequivalencia de los grupos sobre los resultados de un experimento. ¿Qué investigador probaría el efecto dediferentes métodos para disminuir el prejuicio teniendo por una parte a un grupo de miembros del Ku-Klux-Klan, por otra parte a un grupo de seguidores del ideólogo Martin Luther King y un tercer grupo de fascistas.Constituyendo cada grupo, un grupo del experimento.Los grupos deben ser: Inicialmente equivalentes y equivalentes durante todo el desarrollo del experimento, menos por loque respecta a la variable independiente. Asimismo, los instrumentos de medición tienen que ser iguales y aplicados dela misma manera.Equivalencia inicialImplica que los grupos son similares entre sial momento de iniciarse el experimento. Por ejemplo, si elexperimento es sobre métodos educativos, los grupos deben ser equiparables en cuanto a número de personas,inteligencia, aprovechamiento, disciplina, memoria, sexo, edad, nivel socioeconómico, motivación,alimentación, conocimientos previos, estado de salud física y mental, interés por los contenidos, extroversión,etcétera. Si inicialmente no son equiparables —digamos— en cuanto a motivación o conocimientos previos,diferencias entre los grupos no podrán ser atribuidas con certeza a la manipulación de la variableindependiente. Queda la duda si las diferencias se deben a dicha manipulación o a que los grupos no eraninicialmente equivalentes.La equivalencia inicial no se refiere a equivalencia entre individuos, porque las personas tenemos —pornaturaleza— diferencias individuales; sino a la equivalencia entre grupos (conjuntos de individuos). Sitenemos dos grupos en un experimento, es indudable que habrá —por ejemplo— personas muy inteligentesen un grupo, pero también debe haberlas en el otro grupo. Si en un grupo hay mujeres, en el otro debehaberlas en la misma proporción. Y así con todas las variables que puedan afectar a la variable dependiente odependientes —además de la variable independiente—. El promedio de inteligencia, motivación,conocimientos previos, interés por los contenidos, etcétera, debe ser el mismo en los dos grupos. Si bien noexactamente el mismo, no debe haber una diferencia significativa en esas variables entre los grupos.FIGURA 6.1ESQUEMA PARA ILUSTRAR LA EQUIVALENCIA INICIAL DE LOS GRUPOSAl inicio del experimento Grupo 1 Grupo 2 V1 = 8 V1 = 7.9 V2 = 4 V2 = 4.1
    • V3 = 6 V3 = 6 V4 = 7.2 V4 = 7.4 ≠ V5 = 10 V5 = 9.9 20 mujeres, 21 hombres 19 mujeres, 22 hombresPromedio de edad = 25 años, Promedio de edad = 25 años, 6 meses 4 mesesV6 = 2 V6 = 2.1Vk = K Vk = KV = una variable (V1 = variable 1, V2 = variable 2...)Supongamos que todas las variables pudieran medirse de 1 a 10 (es sólo una suposición con finesexplicativos); la equivalencia entre grupos podría conceptualizarse como en la figura 6.1.Veamos ejemplos de equivalencia entre grupos respecto a algunos rasgos físicos —para ilustrar elconcepto—. Grupo 1 Grupo 210 hombres de tez morena y ojos cafés. 11 hombres de tez morena y ojos cafés.5 hombres de tez morena y ojos negros. 4 hombres de tez morena y ojos negros.11 hombres de tez clara y ojos cafés. Equivalencia 12 hombres de tez clara y ojos cafés.5 hombres de tez clara y ojos verdes. 5 hombres de tez clara y ojos verdes.10 mujeres de pelo rubio y tez muy clara. 10 mujeres de pelo rubio y tez muy clara.8 mujeres de pelo castaño claro y tez clara. 9 mujeres de pelo castaño claro y tez clara.5 hombres de pelo taño oscuro y tez clara. 3 hombres de pelo castaño oscuro y tez clara.Un ejemplo de dos grupos que interculturalmente no serían equivalentes se muestra en la figura 6.2 de lapágina siguiente.Desde luego, es prácticamente imposible alcanzar la equivalencia perfecta o ideal, pero no se pueden permitirdiferencias iniciales significativas entre los grupos.Equivalencia durante el experimentoAdemás, durante el experimento los grupos deben de mantenerse similares en los aspectos que rodean altratamiento experimental excepto — como ya se ha mencionado— en la manipulación de la variableindependiente: mismas instrucciones (salvo variaciones parte de esa manipulación), personas con las quetratan los sujetos, maneras de recibirlos, lugares con características semejantes (iguales objetos en lashabitaciones o cuartos, clima, ventilación, sonido ambiental, etcétera), misma duración del experimento,mismo momento, y en fin todo lo que sea parte del experimento. Entre mayor sea la equivalencia durante eldesarrollo de éste, mayor control y posibilidad de que si encontramos o no efectos podamos estar seguros deque verdaderamente los hubo o no.FIGURA 6.2EJEMPLO DE DOS GRUPOS NO EQUIVALENTES Grupo 1 Grupo 23 venezolanos 1 venezolano6 colombianos 3 brasileñas5 mexicanos 2 mexicanos6 norteamericanos 1 norteamericano
    • 4 ingleses 28 franceses7 bolivianos 10 ingleses3 italianos 4 rusos5 israelitas 2 alemanes4 afganos 5 suizos3 cubanos 2 nicaragüenses 4 egipciosCuando trabajamos simultáneamente con varios grupos, es difícil que las personas que dan las instrucciones yvigilan el desarrollo de los grupos sean las mismas, entonces debe buscarse que su tono de voz, apariencia,edad, sexo u otras características que consideremos que puedan afectar los resultados sean iguales o similares,y mediante entrenamiento debe estandarizarse su proceder. También, a veces se dispone de menos cuartos olugares que de grupos (v.g., se tienen cuatro grupos y sólo dos cuartos). Entonces, la asignación de los gruposa los cuartos y horarios se hace al azar y se procura que los grupos no estén muy espaciados (lo menosdistantes que sea posible). En otras ocasiones, los sujetos reciben los tratamientos individualmente, no puedeser simultánea la exposición a éstos. Pero se deben sortear los individuos de tal manera que en un día —en lamañana— personas de todos los grupos participen en el experimento, lo mismo en la tarde y durante eltiempo que sea necesario (los días que dure el experimento). Esto podría esquematizarse así, teniendo tresgrupos:HORA DIA 1 DIA 29:00 S1 S2S2 S1S3 S310:00 S1 S3S2 S1S3 S211:00 S1 S1 S3 S2 S2 S312:00 S3 S2 S2 S1 S1 S313:00 S2 S1 S3 S2 S1 S314:00 S2 S3 S3 S2 S1 S115:00 S3 S2 S1 S1 S2 S316:00 S3 S1 S2 S2 S1 S317:00¿Cómo se logra la equivalencia inicial?: Asignación al azarExiste un método ampliamente difundido para alcanzar dicha equivalencia que se conoce como asignaciónaleatoria o al azar de los sujetos a los grupos del experimento” (en inglés, el término equivalente es“randomization”). La asignación al azar nos asegura probabilísticamente que dos o más grupos sonequivalentes entre sí. Es una técnica de control que tiene como propósito proveer al investigador la seguridad
    • de que variables extrañas, conocidas o desconocidas, no afectarán sistemáticamente los resultados del estudio(Christensen, 1981). Esta técnica debida a Sir Ronald A. Fisher —en los años cuarenta— ha demostradodurante años y pruebas que funciona para hacer equivalentes a grupos. Como mencionan Cochran y Cox(1980, p. 24): “La aleatorización es en cierta forma análoga a un seguro, por el hecho de que es unaprecaución contra interferencias que pueden o no ocurrir, y ser o no importantes si ocurren. Generalmente, esaconsejable tomarse el trabajo de aleatorizar, aun cuando no se espere que haya un sesgo importante al dejarde hacerlo”.La asignación al azar puede llevarse a cabo mediante pedacitos de papeL Se escribe el nombre de cadasujeto (o algún tipo de clave que lo identifique) en un pedacito de papel, luego se juntan los pedacitos enalgún recipiente, se revuelven y —sin ver— se van sacando para formar los grupos. Pór ejemplo, si se tienendos grupos, las personas con papelitos nones pueden ir al primer grupo y las personas con pares al segundogrupo; o bien, si se tuvieran 80 personas, los primeros 40 papelitos que se saquen van a un grupo y losrestantes 40 al otro.También, cuando se tienen dos grupos, la aleatorización puede llevarse a cabo utilizando una moneda nocargada. Se lista a los sujetos y se designa qué lado de la moneda va a significar el grupo 1 y qué lado elgrupo 2 (por ejemplo, “cara” = grupo 1 y cruz” = grupo 2). Con cada sujeto se lanza la moneda ydependiendo de si resulta cara o cruz se le asigna a uno u otro grupo. Este procedimiento está limitado a sólodos grupos, porque las monedas tienen dos caras. Aunque podrían utilizarse dados o cubos, por ejemplo.Una tercera forma de asignar a los sujetos a los grupos es mediante el uso de tablas de números aleatorios.Una tabla de números aleatorios incluye números del 0 al 9, y su secuencia es totalmente al azar (no hayorden, ni patrón o secuencia), la tabla fue generada mediante un programa de computadora. En el apéndicenúmero 5, se muestra una de estas tablas. Primero, se selecciona al azar una página de la tabla (por ejemplo,preguntándole a alguien que diga un número del 1 al X —dependiendo del número de páginas que contengala tabla o sorteando números—). En la página seleccionada se elige un punto cualquiera (bien numerandocolumnas o renglones y eligiendo al azar una columna o renglón, o bien cerrando los ojos y colocando lapunta de un lápiz sobre algún punto en la página). Posteriormente, se lee una secuencia de dígitos encualquier dirección (vertical, horizontal o diagonalmente). Una vez que se obtuvo dicha secuencia, seenumeran los nombres de los sujetos por orden alfabético o de acuerdo a un ordenamiento al azar, colocandocada nombre junto a un dígito. Y se pueden asignar los sujetos nones a un grupo y los pares al otro. Lomismo da asignar los números del 0 al 5 al primer grupo, y los del 6 al 9 al otro grupo. Si tuviéramos cincogrupos, podríamos hacer que los sujetos con 0 y 1 fueran al primer grupo, con 2 y 3 al segundo, 4 y 5 altercero, 6 y 7 al cuarto, y 8 y 9 al quinto grupo.La asignación al azar produce control, en virtud de que las variables que requieren ser controladas (variablesextrañas y fuentes de invalidación interna) son distribuidas —aproximadamente— de la misma manera en losgrupos del experimento. Y puesto que la distribución es bastante igual en todos los grupos, la influencia deotras variables que no sean la independiente, se mantiene constante porque éstas no pueden ejercer ningunainfluencia diferencial en la variable dependiente o variables dependientes (Christensen, 1981).La asignación aleatoria funciona más entre mayor sea el número de sujetos con que se cuenta para elexperimento, es decir, entre mayor sea el tamaño de los grupos. Los autores recomiendan que para cada grupose tengan —por lo menos— 15 personas.23Un ejercicio para demostrar las bondades de la asignación al azarA los estudiantes que se inician en la investigación, a veces les cuesta trabajo creer que la asignación al azarfunciona. Para autodemostrarse que sí funciona, es conveniente el siguiente ejercicio:1. Tómese un grupo de 400 más personas (el salón de clases, un grupo grande de conocidos, etcétera), oimagínese que existe este grupo.2. Invéntese un experimento que requiera de dos grupos.
    • 3. Imagínese un conjunto de variables que puedan afectar a la(s) variable(s) dependiente(s).4. Distribuya a cada quien un trozo de papel y pídales que escriban los niveles que tienen en lasvariables del punto anterior (por ejemplo: sexo, edad, inteligencia, escuela de procedencia, interés por algúndeporte, motivación hacia algo —de uno a 10—, etcétera). Las variables pueden ser cualquiera, dependiendode su ejemplo.23 Este criterio está basado en la experiencia de los autores.5. Asigne al azar los papelitos a dos grupos.6. Compare número de mujeres y -hombres en los dos grupos; promedios de inteligencia, edad, motivación,ingreso de su familia o lo que haya pedido. Verá que ambos grupos son sumamente parecidos”.Si no cuenta con un grupo real, hágalo teóricamente. Usted mismo escriba los valores de las variables en lospapelitos y verá cómo los grupos son bastante parecidos (equiparables). Desde luego, normalmente no son“perfectamente iguales” pero sí comparables.Los resultados de la asignación aleatoria podrían esquematizarse de la siguiente manera: X Y(variable independiente) (variable dependiente)Purificamos la relación. Al controlar todo lo que puede afectar a la variable dependiente (manteniéndoloconstante), y hacer variar a la independiente, se puede deducir que los efectos se deben a ésta, o si no hayefectos se puede atribuir que la variable independiente no los tiene.Si la única diferencia que distingue a los grupos experimental y de control es la variable independiente,diferencias entre los grupos pueden atribuirse a ésta. Pero si hay otras diferencias no podemos hacer talatribución.Otra técnica para lograr la equivalencia inicial: el emparejamientoEl segundo método para intentar hacer inicialmente equivalentes a los grupos es el emparejamiento otécnica de apareo (en inglés “matching”). Existen diversas modalidades de este método, sin embargo, el máscomún es el que a continuación se va a describir. El proceso consiste en igualar a los grupos en relación conalguna variable específica, que se piensa puede influir en forma decisiva a la variable dependiente o variablesdependientes.El primer paso es elegir a esa variable de acuerdo con algún criterio teórico. Es obvio que la variableseleccionada debe estar muy relacionada con la(s) variable(s) dependiente(s). Por ejemplo, si se pretendieraanalizar el efecto de utilizar distintos tipos de materiales suplementarios de instrucción sobre el desempeño enla lectura, el apareamiento podría hacerse sobre la base de la variable “agudeza visual”. Si el experimentotuviera que ver con el impacto que tienen distintas técnicas de discusión en grupo sobre la efectividad de éste,el emparejamiento podría hacerse tomando en cuenta la “motivación para trabajar en grupo”. Experimentossobre métodos de enseñanza pueden emparejar a los grupos en “conocimientos previos , aprovechamientoanterior en una asignatura relacionada con los contenidos a enseñar” o “inteligencia”. Experimentosrelacionados con actitudes hacia productos o conducta de compra pueden utilizar para aparear a los grupos, lavariable “ingreso”. En cada caso en particular debe pensarse cuál es la variable que es más necesariocontrolar su influencia sobre los resultados del experimento y buscar aparear a los grupos en esa variable.
    • El segundo paso consiste en obtener una medición de la variable elegida para emparejar a los grupos. Estamedición puede existir o puede efectuarse antes del experimento. Vamos a suponer que nuestro experimentofuera sobre métodos de enseñanza, el emparejamiento podría hacerse sobre la base de la inteligencia. Sifueran adolescentes, podrían obtenerse —en sus escuelas— registros de inteligencia de ellos o aplicarles unaprueba de inteligencia.El tercer paso consiste en ordenar a los sujetos en la variable sobre la cual se va a efectuar elemparejamiento (de las puntuaciones más altas a las más bajas). Por ejemplo, supóngase que se tuvieran 16personas (recuérdese la sugerencia de tener 15 o más en cada grupo, aquí se incluyen 16 únicamente para nohacer muy largo el ejemplo), se ordenarían de la siguiente manera: SUJETO COEFICIENTE DE SUJETO COEFICIENTE DE INTELIGENCIA (CI) INTELIGENCIA (CI) 01 129 09 110 02 127 10 110 03 119 11 108 04 119 12 107 05 117 13 106 06 116 14 105 07 114 15 104 08 113 16 102El cuarto paso es formar parejas de sujetos según la variable de apareamiento (las parejas son sujetos quetienen la misma puntuación en la variable o una puntuación similar) e ir asignando a cada integrante de cadapareja a los grupos del experimento, buscando un balance entre dichos grupos. Supóngase que se tuvieran dosgrupos. Sujeto 01 (Cl = 129) Sujeto 02 (CI = 127)Grupo l Grupo 2Sujeto 03 (CI = 119) Sujeto 04 (Cl = 119)Grupo l Grupo 2Hasta ahora el grupo 1 lleva dos puntos más que el grupo 2 (Grupo 1 = 248, Grupo 2 = 246). Hay quecompensarlo. Sujeto 05 (CI = 117) Sujeto 06 (CI = 116)Grupo l Grupo 2Sujeto 07 (CI = 114) Sujeto 08 (Cl = 113)Grupo l Grupo 2
    • Hasta aquí se ha conservado el balance entre los grupos, van a la par (Grupo 1 = 477 y Grupo 2 = 477).Sujeto 09 (CI = l10) Sujeto 10 (CI = l10) Grupo l Grupo 2Sujeto 11 (CI = 108) Sujeto 12 (CI = 107)Grupo 1 Grupo 2Sujeto 13 (CI = 106) Sujeto 14 (CI = 105)Grupo 1 Grupo 2Sujeto 15 (CI = 104) Sujeto 16 (CI = 102)Grupo 1 Grupo 2Los grupos quedarían emparejados en inteligencia. GRUPO 1 GRUPO 2Sujeto CI Sujeto CIS01 129 S02 127S03 119 S04 119S06 116 S05 117S08 113 S07 114S09 110 S10 110S11 108 S12 107S13 106 S14 105S16 102 S15 104Promedio = 112.87 Promedio = 112.87Son grupos equivalentes en cuanto a la variable deseada. Este procedimiento puede extenderse a más de dosgrupos.También, podría intentarse emparejar a los grupos en dos variables, pero ambas variables deben estar
    • relacionadas, porque de lo contrario puede resultar muy difícil (de 1 a 10, recuér- el emparejamiento.Veámoslo con un ejemplo. Si se deseara aparear a dos grupos dese que es sólo por aptitud física ymemoria (y digamos que se tuvieran 12 sujetos), podría un ejemplo) resultar lo siguiente:SUJETO APTITUD FÍSICA MEMORIA01 10 102 10 6 03 9 9 04 8 2 05 7 4 06 6 10 07 5 2 08 5 9 09 4 3 10 3 1 11 2 10 12 2 6Y el emparejamiento ya no sería tan exacto. En diversas ocasiones —incluso— no se pueden emparejar losgrupos. Asimismo, conforme se tienen más grupos y variables sobre las cuales se pretende aparear a losgrupos, el proceso se complica y resulta más difícil poder emparejarlos.La asignación al azar es la técnica ideal para lograr la equivalencia inicialComo método para hacer equivalentes a los grupos es superior (más preciso y confiable) la asignación alazar. El emparejamiento no es un sustituto de ésta. El apareamiento puede suprimir o eliminar el posibleefecto de la variable apareada, pero no nos garantiza que otras variables (no apareadas) no vayan a afectar losresultados del experimento. En cambio, la aleatorización sí nos garantiza que otras variables (además de lavariable independiente o variables independientes de interés para el investigador) no van a afectar a la(s)dependiente(s) y no van a confundir al experimentador. Como comenta Nunnally (1975), la bondad de laasignación al azar de los sujetos a los grupos de un diseño experimental es que el procedimiento garantizaabsolutamente que los sujetos no diferirán —en el promedio— con respecto a cualquier característica más delo que pudiera esperarse por pura casualidad, antes de que participen en los tratamientos experimentales.6.10. UNA TIPOLOGÍA SOBRE LOS DISEÑOS EXPERIMENTALES GENERALESEn este capítulo se presentarán los diseños experimentales más comúnmente citados en la literatura sobreexperimentación. Para ello nos basaremos en la tipología de Campbell y Stanley (1966), quienes dividen a losdiseños experimentales en tres: a) preexperimentos, b) experimentos “verdaderos” y c)cuasiexperimentos. Asimismo, se utilizará la simbología que normalmente se ha usado en los textos deexperimentos.Simbología de los diseños experimentalesR= Asignación al azar o aleatorización. Cuando aparece quiere decir que los sujetos han sido asignadosa un grupo de manera aleatoria (proviene del inglés “randomization”).G= Grupo de sujetos (G1, grupo uno; G2, grupo dos; etcétera).X= Tratamiento, estímulo o condición experimental (presencia de algún nivel de la variableindependiente).
    • 0= Una medición a los sujetos de un grupo (una prueba, cuestionario, observación, tarea, etcétera). Siaparece antes del estímulo o tratamiento se trata de una preprueba (previa al tratamiento). Si aparece despuésdel estímulo se trata de una postprueba (posterior al tratamiento).— Ausencia de estímulo (nivel “cero” en la variable independiente). Indica que se trata de un grupo decontrol.Asimismo cabe mencionar que la secuencia horizontal indica tiempos distintos y que cuando —en dosgrupos— dos símbolos aparecen alineados verticalmente, esto señala que tienen lugar en el mismo momentodel experimento. Veamos gráficamente estas dos observaciones.RG1 0 X 0Primero, se asig- Segundo, se apli Tercero, se administra Cuarto, se aplica unana a los sujetos al ca una medición el estimulo. medición posterior.azar, al grupo 1. previa. RG1 X 0 RG2 __ 0ambos símbolos están alineados verticalmente, lo que implica que tienen lugar en el mismo momento.6.11. PREEXPERIMENTOSLos preexperimentos se llaman así porque su grado de control es mínimo.1. Estudio de caso con una sola mediciónEste diseño podría diagramarse de la siguiente manera: G X 0Consiste en administrar un estímulo o tratamiento (una película, un discurso, un método educativo, uncomercial televisivo, etcétera) a un grupo, y después aplicar una medición en una o más variables paraobservar cuál es el nivel del grupo en estas variables.Este diseño no cumple con los requisitos de un verdadero” experimento. No hay manipulación de la variableindependiente (no hay varios niveles de ella, ni siquiera los niveles mínimos de presencia-ausencia).Tampoco hay una referencia previa de cuál era —antes del estímulo— el nivel que tenía el grupo en lavariable dependiente, ni grupo de comparación. El diseño adolece de los defectos que fueron mencionados alhablar de uno de los requisitos para lograr el control experimental. Ese requisito era tener varios grupos decomparación. No se puede con seguridad establecer causalidad. No controla las fuentes de invalidacióninterna.2. Diseño de preprueba-postprueba con un solo grupoEste segundo diseño se puede diagramar así:G 01 X 02A un grupo se le aplica una prueba previa al estímulo o tratamiento experimental, después se le administra eltratamiento y finalmente se le aplica una prueba posterior al tratamiento.El diseño ofrece una ventaja sobre el anterior, hay un punto de referencia inicial para ver qué nivel tenía el
    • grupo en la(s) variable(s) dependiente(s) antes del estímulo. Es decir, hay un seguimiento del grupo. Sinembargo, el diseño no resulta conveniente para fines científicos. No hay manipulación ni grupo decomparación y —además— varias fuentes de invalidación interna pueden actuar. Por ejemplo, la historia.Entre 01 y 02 pueden ocurrir muchos otros acontecimientos capaces de generar cambios, además deltratamiento experimental (Campbell y Stanley, 1966), y entre mayor sea el lapso entre ambas medicionesmayor será también la posibilidad de que actúe la historia. Asimismo, entre 01 y 02 puede presentarse lamaduración (fatiga, aburrimiento, etc.).Por otro lado, se corre el riesgo de elegir a un grupo atípico o que en el momento del experimento no seencuentre en su estado normal. Puede presentarse la regresión estadística y diversas interacciones que semencionaron (interacción entre selección y maduración, por ejemplo). Asimismo, puede haber un efecto de lapreprueba sobre la postprueba. En este segundo diseño tampoco se puede establecer con certeza la causalidad.Los dos diseños preexperimentales no son adecuados para el establecimiento de relaciones entre la variableindependiente y la variable dependiente o dependientes. Son diseños que han recibido bastante crítica en laliteratura experimental, y con justa razón porque son débiles en cuanto a la posibilidad de control y validezinterna. Los autores de este libro consideramos que su uso debe restringirse a que sirvan como ensayos deotros experimentos con mayor control. Es decir, si alguien piensa efectuar un experimento en forma(utilizando alguno de los diseños que se verán en los apartados “experimentos ‘verdaderos”’ y“cuasiexperimentos”), y tiene algunas dudas sobre el estímulo o la manera de administrar las mediciones (porejemplo, cómo reaccionarán los sujetos al estímulo, cuánto tiempo pueden concentrarse en el experimento ocómo debe ser dada una instrucción); puede —primero— ensayar el experimento mediante un diseñopreexperimental (hacer una prueba piloto) y —después— llevar a cabo su experimento utilizando un diseñomás confiable.Asimismo, en ciertas ocasiones los diseños preexperimentales pueden servir como estudios exploratorios,pero sus resultados deben observarse con precaución. De ellos no pueden derivarse conclusiones queaseveremos con seguridad. Son útiles como un primer acercamiento con el problema de investigación en larealidad, pero no como el único y definitivo acercamiento con dicho problema. Abren el camino, pero deellos deben derivarse estudios más profundos.Desafortunadamente en la investigación comercial, los diseños preexperimentales se utilizan con mayorfrecuencia de la que fuera deseable. Algunos investigadores de mercado —por ejemplo— toman a un grupo,lo exponen a un comercial televisivo y miden la aceptación del producto o la predisposición de compra, siésta es elevada deducen que se debió al comercial. Lo mismo ocurre con programas de desarrolloorganizacional, introducción de innovaciones, métodos de enseñanza, etcétera. Se hacen juicios aventuradosy afirmaciones superficiales.6.12. EXPERIMENTOS “VERDADEROS” 24Los experimentos “verdaderos” son aquellos que reúnen los dos requisitos para lograr el control y la validezinterna: 1) grupos de comparación (manipulación de la variable independiente o de varias independientes) y2) equivalencia de los grupos. Los diseños “auténticamente” experimentales pueden abarcar una o másvariables independientes y una o más dependientes. Asimismo, pueden utilizar prepruebas y postpruebas paraanalizar la evolución de los grupos antes y después del tratamiento experimental. Desde luego, no todos losdiseños experimentales utilizan preprueba, pero la postprueba es necesaria para determinar los efectos de lascondiciones experimentales (Wiersma, 1986).1. Diseño con postprueba únicamente y grupo de controlEste diseño incluye dos grupos, uno recibe el tratamiento experimental y el otro no (grupo de control). Esdecir, la manipulación de la variable independiente alcanza sólo dos niveles: presencia y ausencia. Lossujetos son asignados a los grupos de manera aleatoria. Después de que concluye el periodo experimental, aambos grupos se les administra una medición sobre la variable dependiente en estudio. El diseño puede
    • diagramarse de la siguiente manera:24 Los autores desean subrayar la importante contribución que para este apartado tuvo la obra de Wierma (1986).R G1 X 01 R G2 __ 02En este diseño, la única diferencia entre los grupos debe ser la presencia-ausencia de la variableindependiente. Éstos son inicialmente equivalentes y para asegurar que durante el experimento continúensiendo equivalentes —salvo por la presencia o ausencia de dicha manipulación— el experimentador debeobservar que no ocurra algo que afecte sólo a un grupo. Debe recordarse que la hora en que se efectúa elexperimento debe ser la misma para ambos grupos (o ir mezclando a un sujeto de un grupo con un sujeto delotro grupo —cuando la participación es individual—), lo mismo que las condiciones ambientales y demásfactores que fueron ventilados al hablar de equivalencia de grupos.Wiersma (1986), comenta que la postprueba debe ser —preferentemente— administrada inmediatamentedespués de que concluya el experimento, especialmente si la variable dependiente tiende a cambiar con elpaso del tiempo. La postprueba es aplicada simultáneamente a ambos grupos.La comparación entre las postpruebas de ambos grupos (01 y 02) nos indica si hubo o no efecto de lamanipulación. Si ambas difieren significativamente25 (01≠ 02) esto nos indica que el tratamiento experimentaltuvo un efecto a considerar. Si no hay diferencias (01 = 02), ello nos indica que no hubo un efectosignificativo del tratamiento experimental (X). En ocasiones se espera que 01 sea mayor que 02 (por ejemplo,si el tratamiento experimental es un método educativo que facilita la autonomía por parte del alumno, y elinvestigador hipotetiza que incrementa el aprendizaje; cabe esperar que el nivel de aprendizaje del grupoexperimental —expuesto a la autonomía— sea mayor que el nivel de aprendizaje del grupo de control—noexpuesto a la autonomía: 01>02). En otras ocasiones se espera que 01 sea menor que 02 (por ejemplo, si eltratamiento experimental es un programa de televisión que—supuestamente— disminuye el prejuicio, el nivelde prejuicio del grupo experimental deberá ser menor que el del grupo de control, 01<02). Pero si 01 y 02 soniguales, quiere decir que dicho programa no reduce el prejuicio. Asimismo, puede suceder—incluso— quelos resultados vayan en contra de la hipótesis. Por ejemplo, en el caso del prejuicio, si 02 es menor que 01 (elnivel del prejuicio, es menor en el grupo que no recibió el tratamiento experimental, el que no vio elprograma televisivo).La prueba estadística que suele utilizarse en este diseño para comparar a los grupos es la prueba “t” paragrupos correlacionados, al nivel de medición por intervalos.El diseño con postprueba únicamente y grupo de control puede extenderse para incluir más de dos grupos(tener varios niveles de manipulación de la variable independiente). En este caso, se usan dos o mástratamientos experimentales —además del grupo de control—. Los sujetos son asignados al azar a losdistintos grupos, y los efectos de los tratamientos experimentales pueden investigarse comparando las post-pruebas de los grupos. Su formato general sena:25 Los estudiantes frecuentemente se preguntan: ¿qué es una diferencia significativa? Si el promedio en la postprueba deun grupo en alguna variable es lO —por ejemplo—, y en el Otto es de 12—por ejemplo—; ¿esta diferencia es o no significativa?, ¿puede o no decirse que el tratamiento tuvo un efecto sobre lavariable dependiente?A este respecto, cabe decir que existen pruebas estadísticas que nos dicen si una diferencia entre das o más cifras(promedios, porcentajes, puntuaciones totales, etcétera) es o no significativa. Estas pruebas toman en cuenta variosaspectos como el tamaño de los grupos cuyos valores se comparan, las diferencias entre quienes integran los grupos(diferencias intragrupo) y otros factores. Cada comparación entre grupos es distinta y esto lo toman en cuenta dichaspruebas, las cuales serán explicadas en el capítulo correspondiente al análisis de los datos. En el presente apanado semencionarán las pruebas estadísticas más comunes para cada diseño, pero no se explicarán. Los lectores que no esténfamiliarizados con ellas no tienen —por ahora— que preocuparse de saber qué prueba se utiliza en cada diseño. Para
    • analizar las aplicaciones de las distintas pruebas estadísticas de diferencias de grupos a la experimentación (Cap. 10). Noresultaría conveniente explicar las pruebas aquí, porque habría que explicar algunos aspectos estadísticos en los cualesse basan tales pruebas, lo que podría provocar confusión sobre todo entre quienes se inician en el estudio de lainvestigación del comportamiento humano.R G1 X1 01 R G2 X2 02 R G3 X3 03 . . . . . . . . . RGK Xk 0k R G K+1 __ 0k+1Obsérvese que el último grupo no se expone a la variable independiente, es el grupo de control. Si no se tienegrupo de control, el diseño puede llamarse “diseño con grupos aleatorizados y postprueba únicamente”(Wiersma, 1986).En el diseño con postprueba únicamente y grupo de control, así como en sus posibles variaciones yextensiones, se logra controlar todas las fuentes de invalidación interna. La administración de pruebas no sepresenta porque no hay preprueba, al haber una sola medición no puede haber un efecto de la aplicación deuna prueba sobre puntuaciones de pruebas subsecuentes (no hay tal). La inestabilidad no afecta porque loscomponentes del experimento son los mismos para todos los grupos (excepto la manipulación o tratamientosexperimentales) ni la instrumentación porque es la misma postprueba para todos, ni la maduración porque laasignación es al azar (si hay —por ejemplo— cinco sujetos en un grupo que se cansan fácilmente, habrá otrostantos en el otro grupo u otros grupos), ni la regresión estadística porque si un grupo está regresando a suestado normal, el otro u otros también. La selección tampoco es problema, porque si hay sujetos atípicos enun grupo, en el otro u otros también habrá sujetos atípicos, y suponiendo que todos en un grupo sean atípicos,en el otro u otros grupos todos serán atípicos y queda compensado (las diferencias se pueden atribuir a lamanipulación de la variable independiente y no a que los sujetos sean atípicos, pues la aleatorización haceequivalentes a los grupos en este factor. Si en los dos grupos hubiera solamente personas sumamenteinteligentes y la variable independiente es el método de enseñanza, diferencias en aprendizaje puedenatribuirse al método y no a la inteligencia). La mortalidad no afecta, puesto que al ser los grupos equivalentes,el número de personas que abandonen cada grupo tenderá a ser el mismo (salvo que la condiciónexperimental o condiciones tengan algo en especial que haga que los sujetos abandonen el experimento —porejemplo que las condiciones sean amenazantes para los participantes—. En cuyo caso la situación se detecta yanaliza a fondo, de todas maneras el experimentador tiene control sobre la situación debido a que sabe quetodo es igual para los grupos con excepción del tratamiento experimental y puede saber por qué se presentó lamortalidad). Otras interacciones tampoco pueden afectar los resultados, pues —por ejemplo— si la selecciónse controla, sus interacciones operarán de modo similar en todos los grupos. Y la historia se controla si sevigila cuidadosamente que ningún acontecimiento afecte a un solo grupo, si ocurre el acontecimiento entodos los grupos, aunque afecte, lo hará de manera pareja en éstos.En resumen, lo que influya en un grupo también influirá de manera equivalente en los demás. Esterazonamiento se aplica a todos los diseños experimentales “verdaderos”.Ejemplo del diseño con postprueba únicamente, varios grupos y uno de controlUn investigador lleva a cabo un experimento para analizar cómo influye el tipo de liderazgo que ejerza elsupervisor sobre la productividad de los trabajadores.Pregunta de investigación: ¿Influye el tipo de liderazgo que ejerzan los supervisores de producción —en unamaquiladora— la productividad de los trabajadores de línea?
    • Hipótesis de investigación: Distintos tipos de liderazgo que ejerzan los supervisores de producción tendrándiferentes efectos sobre la productividad”Hipótesis estadística: X 1 ≠ X 2 ≠ X 3 ≠ X 4( X = promedios de productividad).Noventa trabajadores de línea de una planta maquiladora son asignados al azar a tres diferentes condicionesexperimentales: 1)30 trabajadores realizan una tarea bajo el mando de un supervisor con rol autocrático, 2) 30realizan la tarea bajo el mando de un supervisor con rol democrático, 3) 30 efectúan la tarea bajo el mando deun supervisor con rol “laissez-faire” (que no supervisa directamente, no ejerce presión, es permisivo ydesorganizado). 26 .Finalmente, 30 más son asignados aleatoriamente al grupo de control, donde no haysupervisor. En total, 120 trabajadores.Se forman grupos de 10 trabajadores para la ejecución de la tarea (armar un sistema de arneses o cables paravehículos automotores). Por lo tanto, habrá 12 grupos de trabajo (repartidos en tres tratamientosexperimentales y un grupo de control). La tarea es la misma para todos y los instrumentos de trabajo también,al igual que el ambiente físico de trabajo (iluminación, temperatura, etcétera). Las instrucciones son iguales.Se ha instruido a tres supervisores (desconocidos para todos los trabajadores participantes) para que puedanejercer los tres roles (democrático, autocrático y laissez-faire). Los supervisores se distribuyen al azar entrelos horarios.SUPERVISOR ROLESSupervisor 1 autocrático democrático laissez-fairetrabaja a... 10 sujetos 10 sujetos 10 sujetos (10:00 a 14:00 hrs., (15:00 a 19:00 hrs., (10:00 a 14:00 hrs., el lunes) el lunes) el martes)Supervisor 2 10 sujetos 10 sujetos 10 sujetostrabaja a... (15:00 a 19:00 hrs., (10:00 a 14:00 hrs., (10:00 a 14:00 hrs.,el lunes) el martes) el lunes)Supervisor 3 10 sujetos 10 sujetos 10 sujetostrabaja a... (10:00 a 14:00 hrs., (10:00 a 14:00 hrs., (15:00 a 19:00 hrs.,el martes) el lunes) el lunes)Sin supervisor 10 sujetos 10 sujetos 10 sujetos (10:00 a 14:00 hrs., (15:00 a 19:00 hrs., (10:00 a 14:00 hrs.,el lunes) el lunes) el martes).Si se observa, los tres supervisores interactúan en todas las condiciones (ejercen los tres roles), ello con elpropósito de evitar que la apariencia física o la personalidad del supervisor influya en los resultados. Es decir,si un supervisor es —por decir— más “carismático” que los demás e influye en la productividad, influirá enlos tres grupos. 2726 Adjetivos utilizados por Sessoms Y Stevenson (1981) para calificar a este tipo de liderazgo.27 Alguien podría argumentar que es factible que se presente una interacción entre el supervisor y el rol que adopta, estoes —por ejemplo—, que el supervisor 2 cuando es democrático ~‘se vuelve mas carismático” o que el supervisor 1cuando es autocrático alcanza más carisma” y ello eleva aún más la productividad. Esto es cierto, pero puede averiguarsemediante métodos estadísticos de análisis y así lograr control, pues éste en última instancia reside en saber qué ocurrecon los resultados. Si se presentará este caso, el investigador podría convertir este diseño —a posteriori— en factorial y
    • analizar lo que pasa. Más adelante se discutirán los diseños factoriales. Otra solución sería duplicar los sujetos y quecada supervisor tuviera a dos grupos en cada condición experimental. Ello ayudaría a la interpretación.La hora está controlada puesto que los tres roles se aplican a todas las horas en que se lleva a cabo elexperimento (10:00 a 14:00 hrs y 15:00 a 19:00 hrs el lunes, y 10:00 a 14:00 hrs el martes). Es decir, siemprelas tres condiciones están realizándose simultáneamente.Este ejemplo podría esquematizarse de la siguiente manera:RG1 X1 (supervisión con rol autocrático) 01RG2 X2 (supervisión con rol democrático) 02 comparaciones enRG3 X3 (supervisión con rol laissez-faire) 03 productividadRG4 — (sin supervisión) 04Cada tratamiento (X) es aplicado a tres grupos de trabajo y se ha evitado que un solo supervisor intervenga enun único grupo.2. Diseño con preprueba-postprueba y grupo de controlEste diseño incorpora la administración de prepruebas a los grupos que componen el experimento. Lossujetos son asignados al azar a los grupos, después a éstos se les administra simultáneamente la preprueba, ungrupo recibe el tratamiento experimental y otro no (es el grupo de control); y finalmente se les administra —también simultáneamente— una postprueba. El diseño puede diagramarse como sigue: RG1 01 X 02 RG2 03 __ 04La adición de la preprueba ofrece dos ventajas: Primera, las puntuaciones de las prepruebas pueden usarsepara fines de control en el experimento, al compararse las prepruebas de los grupos se puede evaluar qué tanadecuada fue la aleatorización. Lo cual es conveniente con grupos pequeños. En grupos grandes laaleatonzación funciona, pero cuando tenemos grupos de 15 personas o menos, no está de más evaluar quétanto funcionó la asignación al azar. La segunda ventaja reside en que se puede analizar el puntaje gananciade cada grupo (la diferencia entre las puntuaciones de la preprueba y la postprueba).El diseño controla todas las fuentes de invalidación interna por las mismas razones que se argumentaron enel diseño anterior (diseño con postprueba únicamente y grupo de control). Y la administración de la pruebaqueda controlada, ya que si la preprueba afecta las puntuaciones de la postprueba lo hará similarmente enambos grupos, se sigue cumpliendo con la esencia del control experimental. Lo que influye en un grupodeberá influir de la misma manera en el otro, para mantener la equivalencia de los grupos. En algunos casos,para no repetir exactamente la misma prueba, se pueden desarrollar dos pruebas que no sean las mismas peroque sí sean equivalentes (que produzcan los mismos resultados)28 La historia se contraía observando queningún acontecimiento solamente afecte al grupo.Este diseño puede ser extendido para incluir más de dos grupos. Esto podría diagramarse de una manerageneral del siguiente modo: 2928 Hay procedimientos para obtener pruebas “paralelas” o gemelas”, éstos nos garantizan la equivalencia y sehablará de ellos en el capítulo ‘Recolección de los datos”. Si no se utiliza un método que verdaderamenteasegure la equivalencia de las pruebas se corre el riesgo de que éstas no sean equiparables y entonces no sepueden comparar las puntuaciones producidas por ambas pruebas. Es decir, se pueden presentar las fuentes deinvalidación interna “inestabilidad”, “instrumentación” y “regresión estadística”.
    • 29 Tomado dc Wiersma (1986, p. 111).R G1 01 X1 02 R G2 03 X2 04 R G3 05 X3 06 . . . . . . . . . . . . R GK 02k-1 Xk 02k R GK+1 02k+1 __ 02(k+1)Se tienen diversos tratamientos experimentales y un grupo de control. Si éste es excluido, el diseño puedellamarse “diseño de preprueba-postprueba con grupos aleatorizados” (Simon, 1986).Ejemplo del diseño de preprueba—postprueba con grupo de controlUn investigador desea analizar el efecto de utilizar videos didácticos con canciones para enseñar hábitoshigiénicos a los niños en edad preescolar.Pregunta de investigación: ¿Los videos didácticos musicalizados son más efectivos para enseñar hábitoshigiénicos a los niños en edad preescolar, en comparación con otros métodos tradicionales de enseñanza?Hipótesis de investigación: ‘Los videos didácticos constituyen un método más efectivo de enseñanza dehábitos higiénicos a niños en edad preescolar, que la explicación verbal y los folletos instruccionales”. Hipótesis estadística: N 1 ≠ N 2 ≠ N 3 = N 4(N = número de hábitos higiénicos aprendidos —en promedio— por cada grupo).100 niños son asignados al azar a cuatro grupos: 1) un grupo recibirá instrucción sobre hábitos higiénicos pormedio de un video con caricaturas y canciones —su duración es de 20 minutos—, 2) este grupo recibiráexplicaciones de hábitos higiénicos de una maestra instruida para ello (su explicación durará 20 minutos y nose permiten preguntas. La maestra lleva muy bien preparado lo que debe decir), 3) el tercer grupo leerá unfolleto ilustrado con explicaciones sobre hábitos higiénicos (el folleto está diseñado para que un niño —promedio— en edad preescolar, lo lea en 20 minutos), 4) el grupo de control jugará libremente durante 20minutos. Los grupos permanecerán —simultáneamente— en cuatro salones de clase. Todas las explicacionescontendrán la misma información y las instrucciones son estándares.Antes del inicio del tratamiento experimental, a todos se les aplicará una prueba sobre conocimiento dehábitos higiénicos —especialmente diseñada para niños—, al igual que inmediatamente después de quehayan recibido la explicación por el medio que les correspondió.El ejemplo podría esquematizarse de la siguiente forma, como lo muestra la figura 6.3.
    • FIGURA 6.3DIAGRAMA DEL EJEMPLO DE DISEÑO DE PREPRUEBA-POSTPRUEBA,TRES GRUPOS EXPERIMENTALES Y UNO DE CONTROLR G1 01 Video didáctico (X1) 02 R ÆG2 03 Explicación verbal (X2) 04 R G3 05 Lectura de folleto (X3) 06 R G4 07 No estímulo 0???? Prueba de conocimientos Prueba de conocimientos higiénicos higiénicosLas posibles comparaciones en este diseño son: a) las prepruebas entre sí (01,03,05 y 07), b) las postpruebasentre sí para analizar cuál fue el método de enseñanza más efectivo (02, 04, 06 y 08) y e) el puntaje-gananciade cada grupo (01 vs. 02, 03 vs. 04, 05 vs. 06 y 07 vs. 08), así como los puntajes-ganancia de los grupos entresí. Y al igual que en todos los diseños experimentales, se puede tener más de una variable dependiente (v.g.,terés por los hábitos higiénicos, disfrute del método de enseñanza, etcétera). En este caso, las prepruebas ypostpruebas medirían varias dependientes.Veamos algunos posibles resultados de este ejemplo y sus interpretaciones.1. Resultado: 01≠ 02 ,03 ≠ 04 ,05 ≠ 06 , 07 ≠ 08 ; pero 02 ≠ 04 ,02 ≠ 06 ,04 ≠ 06.Interpretación: Hay efectos de todos los tratamientos experimentales, pero son diferentes.2. Resultado:01 = 03 = 0s = 02 = 06 = 07 = 08 , pero 03 ≠ 04.Interpretación: No hay efectos de X1 y X3, pero sí hay efectos de X2.3. Resultado:01 = 03 = 0s = 07 y 02 = 04 = 06 = 08 ,pero 01 ,03, 0s y 07 < 02,04, y 06 y 08.Interpretación: No hay efectos de los tratamientos experimentales, sino un posible efecto de sensiblizaciónde la preprueba o de maduración en todos los grupos (éste es parejo y se encuentra bajo control).El análisis estadístico —si se tienen dos grupos— puede ser:RG1 01 X 02 RG2 03 __ 041) Para la comparación entre prepruebas se utiliza la prueba “t” para grupos correlacionados (nivel demedición por intervalos).2) Lo mismo para la comparación entre las dos postpruebas.3) Igual para analizar —por separado— el puntaje-ganancia de cada grupo (01 vs. 02 y 03 vs. 04).4) Análisis de varianza (ANOVA) para grupos relacionados si se comparan simultáneamente 01, 02, 03 y04 y el nivel de medición es por intervalos.Cuando se tienen más de dos grupos:1) Para la comparación entre sí de las prepruebas, las postpruebas o todas las mediciones (prepruebas ypostpruebas); el Análisis de Varianza (ANOVA) para grupos correlacionados, con el nivel de medición porintervalos.2) Para las mismas comparaciones del punto anterior pero con nivel de medición nominal, la Ji-cuadrada para múltiples grupos y coeficientes para tabulaciones cruzadas.3. Diseño de cuatro grupos de Solomon
    • R. L. Solomon (1949), describió un diseño que era la mezcla de los dos anteriores (diseño con postpruebaúnicamente y grupo de control más diseño de preprueba-postprueba con grupo de control). La suma de estosdos diseños origina cuatro grupos: dos experimentales y dos de control, los primeros reciben el mismotratamiento experimental y los segundos no reciben tratamiento. Sólo a uno de los grupos experimentales y auno de los grupos de control se les administra la preprueba, a los cuatro grupos se les aplica la postprueba.Los sujetos son asignados aleatoriamente. El diseño puede diagramarse así: R G1 01 X 02 R G2 03 __ 04 R G3 __ X 0s R G4 __ __ 06El diseño original incluye sólo cuatro grupos y un tratamiento experimental. Los efectos puedendeterminarse comparando las cuatro postpruebas. Los grupos 1 y 3 son experimentales, y los grupos 2 y 4 sonde control.La ventaja de este diseño es que el experimentador puede verificar los posibles efectos de la preprueba sobrela postprueba, puesto que a algunos grupos se les administra preprueba y a otros no. Es posible que lapreprueba afecte la postprueba o que aquélla interactúe con el tratamiento experimental. Por ejemplo, podríaencontrar-se lo siguiente —con promedios de una variable determinada— (figura 6.4.):FIGURA 6.4EJEMPLO DE EFECTO DE LA PREPRUEBA EN EL DISEÑO DE SOLOMON R G1 01 = 8 X 02 = 14 R G2 03 = 8.1 — 04 = 11 R G3 __ X 05 = 11 R G4 __ __ 06 = 8Teóricamente 02 debería ser igual a 05 porque ambos grupos recibieron el mismo tratamiento, igualmente 04 y06 deberían tener el mismo valor porque ninguno recibió estímulo experimental. Pero 02 ≠ 05 y 04 ≠ 06, ¿cuáles la única diferencia entre 02 y 05, y entre 04 y 06? La respuesta es la preprueba. Las diferencias puedenatribuirse a un efecto de la preprueba (la preprueba afecta —aproximadamente— 3 puntos y el tratamientoexperimental también 3 puntos —poco más o menos—). Veámoslo esquemáticamente:Ganancia con preprueba y tratamiento = 6.Ganancia con preprueba y sin tratamiento = 2.9 (casi tres).Supuestamente —porque la aleatorización hace inicialmente equivalentes a los grupos— la preprueba hubierasido para todos cerca de ocho, si se hubiera aplicado a todos los grupos. La “supuesta ganancia” (supuestaporque no hubo preprueba) del tercer grupo —con tratamiento y sin preprueba— es de 3. Y la “supuestaganancia” (supuesta porque tampoco hubo preprueba) del cuarto grupo es nula, inexistente (cero).Esto indica que, cuando hay preprueba y estímulo, se obtiene la máxima puntuación de 14, si sólo haypreprueba o estímulo la puntuación es de 11 y cuando no hay ni preprueba ni estímulo de 8 (calificación quetodos —inicialmente— deben tener por efecto de la asignación al azar).También podría ocurrir un resultado como el de la figura 6.5.FIGURA 6.5
    • EJEMPLO DEL EFECTO DE INTERACCIÓNENTRE LA PREPRUEBA Y EL ESTIMULO EN EL DISEÑO DE SOLOMONR G1 01 = 7.9 X 02 = 14R G2 03 = 8 __ 04 = 8.1R G3 __ X 05 = 11R G4 __ __ 06 = 7.9En el caso de la figura 6.5., la preprueba no afecta (véase la comparación entre 03 y 04), el estímulo sí(compárese 05 con 06), pero cuando el estímulo o tratamiento se junta con la preprueba se observa un efectoimportante (compárese 01 con 02), un efecto de interacción entre el tratamiento y la preprueba.El diseño de Solomon controla todas las fuentes de invalidación interna por las mismas razones que fueronexplicadas desde el diseño con postprueba únicamente y grupo de control. La administración de prueba essometida a análisis minucioso. La historia la controla si se observa que ningún suceso sólo afecte a un grupo.Las técnicas estadísticas más usuales para comparar las mediciones en este diseño son la prueba Ji-cuadradapara múltiples grupos (nivel de medición nominal), análisis de varianza en una sola dirección (AnovaOneway) (si se tiene el nivel de medición por intervalos y se comparan únicamente las postpruebas), yanálisis factorial de varianza (cuando se tiene un nivel de medición por intervalos y se comparan todas lasmediciones —prepruebas y postpruebas—).4. Diseños experimentales de Series cronológicas múltiplesLos tres diseños experimentales que se han comentado sirven —más bien— para analizar efectos inmediatoso a corto plazo. En ocasiones el experimentador está interesado en analizar efectos en el mediano o largoplazo, porque tiene bases para suponer que la influencia de la variable independiente sobre la dependientetarda en manifestarse. Por ejemplo, programas de difusión de innovaciones, métodos educativos o estrategiasde las psicoterapias. En tales casos, es conveniente adoptar diseños con varias postpruebas. A estos diseñosse les conoce como series cronológicas experimentales. En realidad el término serie cronológica”, se aplicaa cualquier diseño que efectúe — a través del tiempo— varias observaciones o mediciones sobrevariable, sea o no experimental,30 sólo que en este caso se les llama experimentales porque reúnen losrequisitos para serlo.También en estos diseños se tienen dos o más grupos y los sujetos son asignados al azar a dichos grupos.Solamente que, debido a que transcurre mucho más tiempo entre el inicio y la terminación del experimento,el investigador debe tener el suficiente cuidado para que no ocurra algo que afecte de manera distinta a losgrupos (con excepción de la manipulación de la variable independiente). Lo mismo sucede cuando al aplicarel estímulo lleva mucho tiempo (por ejemplo, programas motivacionales para trabajadores que pueden durarsemanas). Con el paso del tiempo es más difícil mantener la equivalencia inicial de los grupos.30 En la terminología sobre diseños suelen utilizarse dos términos: “series de tiempo (cronológicas)” y “estudios panel”.Markus (1979) dice que la diferencia principal entre ambos, estriba en que las series de tiempo toman observaciones deun solo ente (individuo, país, empresa, etcétera), un número de veces relativamente alto; mientras que en los estudiospanel las observaciones se toman de varios entes pero relativamente unas pocas veces —casi siempre cuatro o menos—.Por su parte, Kessler y Grecnberg (t98 t) coinciden con ~stas definiciones, y agregan que la recolección deobservaciones de series de tiempo en diversos entes o unidades de análisis, es llamado frecuentemente series múltiplesde tiempo o diseño panel de múltiples ondulaciones. En este apartado del libro, los autores han decidido usar el término“series cronológicas múltiples”.Las series cronológicas experimentales podrían ser diagramadas —por ejemplo— de acuerdo con la figura
    • 6.6.FIGURA 6.6EJEMPLOS DE EXPERIMENTOS DE SERIES CRONOLÓGICASSerie cronológica sin preprueba, con varias postpruebas y grupo de control R G1 X1 01 02 03 R G2 X2 04 05 06 R G3 X3 07 08 09 R G4 __ 010 011 012Serie cronológica con preprueba, vanas pos4aruebas y grupo de control R G1 01 X1 02 03 04 R G2 05 X2 06 07 08 R G3 09 __ 010 011 012Serie cronológica basada en el diseño de cuatro grupos de SolomonR G1 01 X 02 03 R G2 04 __ 05 06 R G3 __ X 07 08 R G4 __ __ 09 010Las postpruebas pueden ser tantas como se requieran y sea posible aplicar.Asimismo, en otras ocasiones se desea analizar la evolución de los grupos antes y después del tratamientoexperimental. En esta situación pueden incluirse varias prepruebas y postpruebas, en cuyo caso se podríantener esquemas como el siguiente: R G1 0 0 0 X1 0 0 0 R G2 0 0 0 X2 0 0 0 R G3 0 0 0 — 0 0 0EJEMPLO DE UN DISEÑO EXPERIMENTAL DE SERIE CRONOLÓGICAUn consultor en cuestiones organizacionales está estudiando el efecto que sobre la dedicación en el trabajopueda tener el hecho de que la directiva de una corporación difunda una serie de valores que aquéllaconsidera que deben ser implantados en ésta.Pregunta de investigación: ¿Cuanto más conozca el personal de una corporación los valores de ésta —definidos por su directiva—, tendrá mayor dedicación en el trabajo?Hipótesis de investigación: ~”El mayor conocimiento de los valores corporativos genera mayor dedicaciónen el trabajo”.Hipótesis estadística: rxy> 0El consultor selecciona 99 personas de la corporación, de todos los niveles jerárquicos y los asigna al azar a
    • tres grupos: 1) Un grupo participa en una reunión de 2 horas de duración, en donde se les explicancuidadosamente los valores corporativos —con aplicaciones a situaciones especificas de trabajo—, despuésse les entrega un folleto con explicaciones adicionales; 2) otro grupo asiste a una breve sesión donde seproporciona un folleto con explicaciones únicamente sobre los valores corporativos (no hay explicaciónverbal ni discusión o preguntas y respuestas); el tercer grupo asiste a una sesión donde se trata algún aspectono relacionado con el trabajo o la organización (digamos, un tema cultural de interés generalizado).Antes de la aplicación de los tratamientos a todos los sujetos se les aplican tres mediciones de la dedicaciónen el trabajo. Y después de los tratamientos, también se les aplican tres mediciones de la misma variable (alcorto, mediano y largo plazo). El diseño podría diagramarse de la siguiente forma (figura 6.7.):FIGURA 6.7EJEMPLO DE SERIE CRONOLÓGICA CON TRES GRUPOSRecuérdese que las mediciones son de la dedicación en el trabajo. Cada grupo estaría integrado por 33personas.Una ventaja del diseño es que se puede evaluar la evolución comparativa de los grupos. Por ejemplo, si seencontraran los siguientes resultados con una escala (hipotética) de dedicación en el trabajo —con valores deO a 25—:R G1 11 11 11.2 X1 16 18 21R G2 10.8 11 10.9 X2 15 14 11.8R G3 11.1 10.9 11.3. — 11 10.8 11.4Vemos que X1 tiene un efecto que aumenta con el paso del tiempo, X2, produce un efecto en el corto plazopero éste tiende a desvanecerse con el paso del tiempo. Esto podría graficarse del siguiente modo:
    • En los diseños experimentales de series cronológicas se puede producir este tipo de gráficas, las cualesenriquecen la interpretación de la evolución de los grupos. Algunas de las diversas configuraciones quepueden presentarse, se muestran en la figura 6.8 y 6.9.
    • FIGURA 6.8EJEMPLO DE UN EFECTO QUE PERDURAEn este caso, debe observarse que no haya algún suceso el que provoque el efecto, en lugar de lamanipulación de la variable independiente. Podría ocurrir que:FIGURA 6.9EJEMPLO DE AUSENCIA DE EFECTOEste diagrama se compararía con el del grupo de control o demás grupos para analizar lo que ocurre. Puededeberse a que no se obtuvo una equivalencia real de los grupos al inicio del experimento.Se tendrían tantos diagramas o gráficas como grupos se tengan, o bien podrían agruparse los efectosprovocados en los distintos grupos en una sola gráfica. Por ejemplo:
    • FIGURA 6.10EJEMPLOS DE GRÁFICAS EN SERIES CRONOLÓGICASDesde luego, si se esta midiendo mas de una variable dependiente, Se tendrían en el primer caso un diagramapara cada grupo por cada variable dependiente, y en ci segundo caso un diagrama por cada variabledependiente.EJEMPLOSi el tratamiento es un programa motivacional y las variables dependientes son la motivación intrínseca, laproductividad y la calidad en la producción (teniendo dos grupos experimentales y uno de control), setendrían las opciones que se muestran en las figuras 6.11. y 6.12.
    • FIGURA 6.11EJEMPLO DE VARIOS DIAGRAMAS PARA CADA VARIABLE DEPENDIENTEFIGURA 6.12
    • EJEMPLO DE UN SOLO DIAGRAMA POR VARIABLE DEPENDIENTEEn estos diseños de series cronológicas, se controlan todas las fuentes de invalidación interna, siempre ycuando se lleve a cabo un seguimiento minucioso de los grupos, para asegurarse que la única diferenciaentre ellos es la manipulación de la variable independiente. En algunos casos, puede haber una influencia dela repetición de las mediciones sobre la variable dependiente (administración de pruebas múltiples), sobretodo en las pruebas donde el sujeto participa activamente y de manera consciente de que está respondiendo auna prueba (cuestionarios, entrevistas, pruebas estandarizadas), no tanto así en las pruebas en que el sujeto esmas pasivo y no se encuentra consciente de que se le mide (v.g., la observación). De cualquier manera, encaso de que se presente dicha influencia, se presentará de manera similar en todos los grupos (porque sonequivalentes y el número de pruebas aplicadas es el mismo).Para estos diseños se suelen utilizar diversas técnicas estadísticas complejas, dependiendo del nivel demedición de las variables y el tipa de análisis e interpretación que se desee hacer; tales coma análisis deregresión múltiple, análisis de cambio. Se recomiendan las siguientes fuentes para conocer estos análisis:Markus (1979), Ostrom (1978), Kessler y Greenberg (1981), Henkel (1976), Siegel (1980), Mange yCappella (1980), y Kerlinger y Pedhazur (1973).5. Diseños de series cronológicas con repetición del estimuloEn ocasiones, el investigador anticipa que el tratamiento a estimulo experimental no tiene efecto a este es mínima si seaplica una sola vez, tal coma seria hacer ejercicio físico un solo día, no se puede esperar un cambia en la musculatura; a
    • coma seria consumir vitaminas par una única vez. También a veces el investigador quiere conocer el efecto sobre lasvariables dependientes, cada vez que se aplica el estimulo experimental.Por ejemplo, en técnicas de condicionamiento es común que uno se cuestione: ¿cuantas veces debo aplicar elreforzamiento a una conducta para lograr condicionar la respuesta a un estimulo? En estos casos se puederepetir el tratamiento experimental y administrar una posprueba después de cada aplicación de este, paraevaluar el efecto de cada aplicación.Los sujetos son asignados al azar a los distintos grupos y a cada grupo se le administra varias veces eltratamiento experimental que le corresponde. Algunos de estos diseños diagramados, se muestran en la figura6.13.Cada tratamiento se aplica cuatro veces al grupo respectivo.En algunos casos se podría prescindir de las prepruebas, y el experimentador pudiera –por algunajustificación teórica o empírica- aplicar postpruebas a intervalos sistemáticos diferentes. Por ejemplo:O bien, aplicar las postpruebas a intervalos irregulares (par determinada razón):Un ejemplo de estos diseños, sena ci caso de un publicista que pretende analizar los efectos de un comercialtelevisivo sobre —digamos— la preferencia del producto anunciado en relación con otras marcas, y quehipotetiza que una sola exposición al comercial no tendrá efecto.Las pruebas estadísticas usuales para estos diseños son las mismas que para las series cronológicas múltiples.6. Diseños con tratamientos múltiplesA veces, el investigador desca analizar el efecto de aplicar los diversos tratamientos experimentales a todoslos sujetos. En estos casos se pueden utilizar los diseños con tratamientos múltiples. La aplicación detratamientos puede ser individual a en un grupo y hay distintas variaciones:
    • A) Varios gruposEn este caso, se tienen varios grupos y los sujetos son asignados al azar a los diferentes grupas, a los cuales seles aplican todos los tratamientos. La secuencia de la aplicación de tratamientos puede ser la misma paratodos los grupos a diferente y se puede administrar una a mas pastpruebas a los grupos (posteriores a cadatratamiento experimental). Dos diagramas que ejemplifican a estos diseños son los siguientes (figura 6.14.).Con secuencia diferente, el experimentador debe tener cuidado al interpretar las segundas postpruebas ymediciones subsecuentes, ya que puede haber una influencia diferente en los grupas provocada por distintassecuencias de los tratamientos. Dc hecho, durante el experimento es muy probable que haya diferencias entregrupos, y al finalizar el experimento los resultados se deban en buena medida a la secuencia con que fueronadministrados los tratamientos.Los diseños experimentales can tratamientos múltiples y secuencia diferente en las grupos, así coma los doscasos que vamos a ver a continuación (B y C) pueden tener distintos efectos que tienen que analizarseminuciosamente. Algunos tratamientos tienen efectos reversibles, en esta situación no hay interferencia entretratamientos, y las postpruebas Se ven influidas únicamente por el tratamiento inmediato anterior (porejemplo 03 —del diseño con secuencia diferente— se vería afectada par X3, pero no por X2 a X1), y ellafacilita la interpretación. Pero frecuentemente los efectos no son reversibles, sino aditivas a interactivos; estoes, los resultados de una pastprueba se pueden ver influidos no solamente por el tratamiento inmediatarnenteanterior sino par los que le antecedieron a éste, y no es fácil saber —par ejemplo— cuánto se debió a X1,cuanto a X2, a Xk. Para ello, debe incluirse en el análisis el factor secuencia.B) Un solo grupoEn situaciones donde por algún motivo se cuenta con un número reducido de sujetos para el experimento, sepuede llevar a cabo un diseño con tratamientos múltiples y un solo grupo. No hay asignación al azar puestaque se tiene a un único grupo. La equivalencia se obtiene puesto que no hay nada mas similar a un grupo queeste mismo. El grupo hace las veces de grupas experimentales” y de “control”. Este diseño podríadiagramarse así: G único X1 01 X2 02 — 03 X3 04 — 05 Xk 0k...Cuando se considere conveniente, se utiliza como grupo de control, por ejemplo, antes de 03 y 05. Sinembargo este diseño, esta limitado a que los efectos de las tratamientos múltiples sean reversibles; de locontrario no es un diseño experimental sino cuasiexperimental. Y si en estos diseños se introducesistemáticamente y coma variable independiente la secuencia de administración de los tratamientos, seconvierten en factoriales (que se verán a continuación).Las pruebas estadísticas que se utilizan en estos diseños son las mismas que se tienen para las seriescronológicas y los diseños con repetición del estimulo.Hasta este punto se han revisado diseños experimentales que manipulan una sola variable independiente (lostratamientos representan niveles de presencia a manipulación de esta; X1, X2, X3, Xk son variaciones de la
    • misma variable independiente —al menos coma han sido concebidas en este libro31— y miden una a misvariables dependientes (v.g., en un experimento con métodos educativos, en lugar de medir nada más elaprendizaje, se puede medir —además— la motivación del alumno, su integración al grupo, etcétera; y estaen la preprueba y la postprueba). Normalmente, se miden varias variables dependientes, porque si se va arealizar un experimento, con el costo que este implica, bien vale la pena sacarle de una vez el máximoprovecho, analizando los efectos de la variable independiente sobre varias dependientes. Además—enocasiones— coma parte de la(s) postprueba(s) se incluyen mediciones para verificar que tan bien funcionó lamanipulación (verificaciones de la manipulación, ver página 117), o a veces estas verificaciones sonindependientes de la(s) postprueba(s). Ahora hablaremos de los experimentos que incorporan dos a másvariables independientes en el diseño: Los factoriales.7. Diseños factorialesLos diseños factoriales manipulan dos o más variables independientes e incluyen dos o más niveles depresencia en cada una de las variables independientes. Han sido sumamente utilizados en la investigación delcomportamiento. La construcción básica de un diseño factorial consiste en que todos los niveles de cadavariable independiente son tomados en combinación con todos los niveles de las otras variables indepen-dientes (Wiersma, 1986, p. 115).31 Algunos autores consideran que cuando se introducen sistemáticamente otros elementos a los diseños talescorno presencia-ausencia de la preprueba (v.g., el diseño de cuatro grupos de Solomon), secuencias diferentesde tratamientos en varios grupos para ver si las secuencias se relacionan con características de los grupos(v.g., tener un diseño así:Niños de 8o. año, G1 X1 01 X2 02 G2 X2 03 X1 04Niños de 6o. año, G3 X1 05 X2 06 G4 X2 07 X1 08Niños de 4o. año, G5 X1 09 X2 010 G6 X2 011 X1 012),o el numero de postpruebas diferentes en los grupos (por ejemplo con un diseño como el siguiente: R G1 X1 01 02 R G2 X1 01 R G3 X2 01 02 R G4 X2 01 R G5 — 01 02),se tienen diseños factoriales. Y de hecho, tienen razón porque se están manipulando como si fueran unavariable independiente. Sin embargo, la experiencia ha demostrado a algunos profesores que los alumnos queven por primera vez el tema suelen desconcertarse si se analizan como diseños factoriales, a menos que estosse vean primero.Diseño factorial 2 x 2El diseño factorial más simple manipula (hace variar) dos variables, cada una con dos niveles. A este diseñose le conoce como diseño factorial 2 x 2”, en donde el número de dígitos indica el número de variablesindependientes: 2 X 2 Un digito (pri- Otro digito (se- mera variable gunda variable independiente) independiente)Y el valor numérico de cada digito indica el numero de niveles de La variable independiente en cuestión. En
    • este caso es “2”, esto quiere decir que cada una de las variables tiene dos niveles. Como menciona Wiersma(1986), no es necesario que los valores numéricos sean los mismos para todas las variables independientes.En teoría, puede haber cualquier número de variables independientes con cualquier numero de niveles cadauna. Por ejemplo, el diseño factorial 2 x 2 x 3 indica que hay tres variables independientes, La primera y Lasegunda con dos niveles, mientras que La tercera con tres niveles. El diseño factorial 4 x 5 x 2 x 3, indica unavariable independiente con cuatro niveles, otra con cinco, otra más con dos y una última con tres.Un ejemplo de un diseño factorial 2 x 2 serla tener como variables independientes “método de enseñanza ysexo”. La primera con dos niveles: “método de enseñanza tradicional-oral” y “método de enseñanza pormedio de video”. La segunda con los niveles “masculino” y “femenino”.Otros diseños factorialesEl número de grupos que se forman en un diseño factorial es igual a todas las posibles combinaciones quesurjan al cruzar los niveles de una variable independiente con los niveles de las otras variables. Así, en undiseño 2 x 2 tendremos cuatro grupos (2 x 2 = 4); en un diseño 3 x 2 tendremos seis grupos; y en un diseño 3x 3 x 3 tendremos veintisiete grupos. Debe observarse que el resultado de La multiplicación es el número degrupos resultante. En estos diseños, el número de grupos aumenta rápidamente con el incremento del númerode variables independientes y/o niveles (exponencialmente).Veámoslo:2x2 = 42x3 = 63x3 = 93 x 4 = 123 x 2 x 2 = 123 x 3 x 3 = 27Ello se debe a que los niveles deben tomarse en todas sus posibles combinaciones entre si.Wiersma (1986) comenta que en los diseños experimentales factoriales, al menos una de las variablesindependientes debe ser experimental; las demás pueden ser variables organísmicas, introducidas en el diseñocon fines de control (v.g., sexo, edad, año, escolaridad, inteligencia, etcétera).Para simplificar la forma en que se diagraman los diseños factoriales, acudiremos a la simbología quecomúnmente se utiliza.32 para designar a las variables independientes se usan letras, (A, B, C, ...K) y para losniveles números (1, 2, 3, ...K), las combinaciones de letras y números que aparecen en las casillas (o celdas)represen tan las mezclas de niveles de las variables independientes. Cada celda es un grupo. En La figura6.15., se diagrama un diseño factorial 2 x 2.32 V.g., Matheson, Bruce y Beauchamp (1980); Christensen (1980); Amau-Grass (1981); y Wiersma (1986)Otro ejemplo sería un diseño factorial 2 x 4 x 3 (figura 6.16)Obsérvese en la figura 6.16., que todas las posibles combinaciones de niveles entre A, B y C están presentes,además ninguna combinación es exactamente igual a la otra. Cada combinación representa una celda o grupo.Si las tres variables habrán de ser manipuladas deliberadamente (al menos una debe de será para quehablemos de experimento), los sujetos deben ser asignados al azar a todas las celdas o grupos. Si dosvariables habrán de ser manipuladas intencionalmente (v.g., B y C), los sujetos de cada nivel de La variable
    • restante serán asignados al azar a las casillas que les corresponde. Veámoslo con un ejemplo. Si A = Sexo(A1, masculino; A2, femenino), B = Violencia televisada (B4, elevada; B3, mediana; B2, baja y B1, nula) y C= Orientación sobre el programa visto (C1, de los dos padres; C2, del padre y C3, de La madre). Teniéndose120 niños y 120 niñas, los niños (A1) se asignarían al azar a las celdas en donde A1 esta presente (10 niñosen cada celda), y las niñas (A2) a las doce casillas restantes (donde A2 está presente). Si una sola variable esla que se manipula deliberadamente (C por ejemplo), los sujetos de los niveles combinados de las otras dosvariables se asignan al azar a los niveles de aquélla (C1, C2 y C3 —en el ejemplo—). Los sujetos A1 B1serían asignados aleatoriamente a C1, C2 y C3, igual los sujetos A1 B2, A1 B3, etcétera.En los diseños factoriales se puede agregar un grupo de control o varios (que no se expongan a la variable ovariables manipuladas deliberadamente. Por ejemplo:Utilidad de los diseños factorialesLos diseños factoriales son sumamente útiles porque permiten al investigador evaluar los efectos de cadavariable independiente sobre La dependiente por separado y los efectos de las variables independientesconjuntamente. A través de estos diseños se pueden observar los efectos de interacción entre las variablesindependientes.En términos de Wiersma (1986, p. 116), La interacción es un efecto producido sobre La variable dependiente,de tal manera que el efecto de una variable independiente deja de permanecer constante a través de los nivelesde La otra. El efecto de interacción está presente si el efecto conjunto de las variables independientes no esigual a sus efectos por separado (aditivos). Ello significa que el efecto de una variable independiente por simismo no es igual que cuando se toma en combinación con los niveles de otra variable independiente. Porejemplo, si el alto contenido de violencia televisada afecta sólo cuando hay orientación sobre el programa porparte de La madre, pero no cuando dicha orientación está a cargo del padre o de ambos (o viceversa, es sóloun ejemplo ficticio). O el caso de que los métodos de enseñanza aumentan el aprendizaje de las niñas pero node los niños.Así, hay dos tipos de efectos que se pueden evaluar en los diseños factoriales: los efectos de cada variableindependiente (llamados efectos principales) y los efectos de interacción entre dos o más variablesindependientes (si se tienen cuatro variables, por ejemplo, pueden interactuar dos entre si y otras dos entre sio pueden interactuar tres o las cuatro variables independientes). Los diseños factoriales responden aestructuras entre variables que podrían esquematizarse en la siguiente forma:Christensen (1980, pp. 182 y 183), desarrolla una excelente explicación de los efectos principales einteractivos en los diseños factoriales, La cual sirve de base para la exposición de dichos efectos que acontinuación se incluye.UN EJEMPLO DE DISEÑO FACTORIALSupongamos una investigación que tiene como hipótesis: “A mayor exposición por parte de los adolescentes
    • a videos musicales con alto contenido sexual, habrá una mayor predisposición para establecer contactoheterosexual”. Entonces se diseñará un experimento para someterla a prueba. La variable independiente es Laexposición a contenidos sexuales (por medio de La televisión) y La dependiente es La predisposición paraestablecer contacto sexual. Se decide agregar otra variable independiente: sexo. Entonces se tiene un diseñofactorial con dos variables independientes. La exposición tendría tres niveles: a) contenido sexual elevado ymanifiesto (por ejemplo, videos donde las modelos femeninas aparecen con ropa muy ligera, hay presencia deroce entre mujeres y hombres y flirteo, se insinúa futuro contacto sexual, etcétera), b) contenido sexualmoderado (videos similares a los anteriores, pero donde no se insinúa futuro contacto sexual y las modelosfemeninas aparecen con ropa menos ligera) y c) contenido “romántico” (en los videos aparecen las modeloscon ropa discreta y las situaciones no sugieren futuro contacto sexual, por el contrario, manifiestan relacionesen el presente sin posibilidad de futuro contacto sexual).Cada uno de los videos que se elaboren tendrá —entonces— tres versiones. La música es la misma, losmodelos, la duración, La historia y el contexto también. La única diferencia es el tratamiento sexual de loscontenidos verbales y no verbales.El sexo tendría sus dos niveles: masculino y femenino.El diagrama del diseño se indica en la figura 6.17.Supongamos que una vez que los grupos han sido expuestos a los videos, se les aplica una postprueba quemide su predisposición para establecer contacto sexual y se obtiene el promedio de cada grupo (asimismo,pensemos que los resultados que pueden obtenerse en esta prueba oscilan entre 0 y 30, donde un valor mayorindica una mas alta predisposición). Analizamos varias configuraciones posibles de resultados:En La configuración A, no hay diferencias por sexo (cada casilla en cada nivel de sexo es igual a la del otronivel). En cambio hay diferencias entre los niveles de exposición en ambos sexos. Los efectos principales (esdecir, los de cada variable por separado) se pueden ver comparando los promedios de los marginales de losniveles de cada variable. Por ejemplo:En la configuración B, no hay diferencias por exposición pero sí por sexo.En la configuración C, las diferencias entre las celdas se explican porque las dos variables interactúan(cuando el sexo es masculino y La exposición elevada, y el sexo es femenino y La exposición mínima, seobtiene un valor; cuando el sexo es masculino y La exposición mínima, y el sexo es femenino y Laexposición elevada, se obtiene otro valor; y —finalmente— cuando ambos sexos se exponen moderadamentese obtiene un valor distinto a las demás celdas). No hay efectos principales.En la configuración D, hay cambios verticales y horizontales, provocados por efectos principales pero noefecto de interacción (ambas variables tienen efecto por si solas, únicamente).En la configuración E, hay efectos principales (cada variable por si misma afecta) y —también— efecto de
    • interacción (éste se alcanza, si la diferencia entre las medias de los niveles de variación de una variableindependiente cambian en función de los niveles de variación de La otra variable independiente —comotambién ocurrió en la configuración C—).En la configuración F, las diferencias entre todas las celdas es prácticamente nula, no hay ninguna clase deefecto.Métodos estadísticos en diseños factorialesLos métodos estadísticos más usuales para estos diseños son el Análisis de Varianza Factorial (ANOVA) y elAnálisis de Covarianza (ANCOVA) —con la variable dependiente medida en intervalos— y la Ji-cuadradapara múltiples grupos —con dicha variable medida nominalmente—.Finalmente, a estos diseños se les pueden agregar más variables dependientes (tener dos o mis) y seconvierten en diseños multivariados experimentales que utilizan como método estadístico de análisis elAnálisis Multivariado de Varianza (MANOVA).6.13. ¿QUE ES LA VALIDEZ EXTERNA?Un experimento debe buscar ante todo validez interna, es decir, confianza en los resultados. Si no se logra, nohay experimento verdadero. La primero es eliminar las fuentes que atentan contra dicha validez. Pero lavalidez interna es sólo una parte de La validez de un experimento, en adición a ella es muy deseable que elexperimento tenga validez externa. La validez externa tiene que ver con que’ tan generalizables son losresultados de un experimento a situaciones no experimentales y a otros sujetos o poblaciones. Responde a lapregunta: ¿Lo que encontró en el experimento a que sujetos, poblaciones, contextos, variables y situacionespuede aplicarse?Por ejemplo, si hacemos un experimento con métodos de aprendizaje y los resultados pueden generalizarse ala enseñanza cotidiana en las escuelas de educación básica, el experimento tendrá validez externa. Si sepueden generalizar a la enseñanza cotidiana en un distrito escolar hay cierta validez externa, si se puedegeneralizar a la enseñanza cotidiana en un estado, provincia a departamento hay mayor validez externa; y sise pueden generalizar a La enseñanza cotidiana del país y la enseñanza de nivel media, aún mayor validezexterna.Así, resultados de experimentos sobre obediencia a la autoridad que puedan generalizarse a situacionesdiarias de trabajo, situaciones familiares, de guerra, etcétera; son experimentos con validez externa.Fuentes de invalidación externaExisten diversos factores que pueden amenazar la validez externa, los mas comunes son los siguientes:1. Efecto reactivo o de interacción de las pruebasSe presenta cuando La preprueba aumenta o disminuye La sensibilidad La calidad de la reacción de lossujetos a la variable experimental, hacienda que los resultados obtenidos para una población con prepruebano puedan generalizarse a quienes forman parte de esa población pero sin preprueba (Campbell y Stanley,1966). Babbie (1979) utiliza un excelente ejemplo de esta influencla: En un experimenta diseñado paraanalizar si una película disminuye el prejuicio racial, la preprueba podría sensibilizar al grupo experimental yla película tener un efecto mayor del que tendría si no se aplicara la preprueba (por ejemplo, Si se pasara lapelícula en un cine a en La televisión). Esto es, puede suceder que La película sólo tenga efecto cuando seadministra la preprueba.2. Efecto de interacción entre errores de selección y el tratamiento experimental
    • Este factor se refiere a que se eligen personas con una a varias características que hagan que el tratamientoexperimental tenga efecto, el cual no se dana silas personas no tuvieran esas características. Par ejemplo, siseleccionamos trabajadores sumamente motivados para un experimento sobre productividad, podría ocurrirque el tratamiento sólo tuviera efecto en este tipo de trabajadores y no en otros. Ella podría resolverse conuna muestra representativa de todos los trabajadores a introduciendo un diseña factorial y una de las variablesfuera el grado de motivación.Este factor puede presentarse en algunos experimentos donde se recluten voluntarios.3. Efectos reactivos de los tratamientos experimentalesLa “artificialidad” de las condiciones puede hacer que el contexto experimental resulte atípico respecta a Lamanera coma se aplica regularmente el tratamiento (Campbell, 1975). Par ejemplo, a causa de La presenclade observadores y equipo los sujetas pueden alterar su conducta normal en La variable dependiente medida,la cual no la alterarían en una situación común donde se aplicara el tratamiento. Par ella, el experimentadordebe ingeniárselas para hacer que los sujetos se olviden que están en un experimento y no deben saberseobservados.4. Interferencia de tratamientos múltiplesSi los tratamientos no son de efecto reversible, es decir, si no se pueden borrar sus efectos, las conclusionessolamente podrán hacerse extensivas a las personas que experimentaron la misma secuencia de tratamientos,sean múltiples a repetición del misma.5. Imposibilidad de replicar los tratamientosCuando los tratamientos son tan complejos que no pueden replicarse en situaciones no experimentales, esdifícil generalizar a éstas.Para lograr una mayor validez externa, es conveniente tener grupos lo más parecidos posible a la mayoría delas personas a quienes se desea generalizar y repetir el experimento varias veces con diferentes grupos (hastadonde el presupuesto y los castos de tiempo lo permitan). También, tratar de que el contexto experimental sealo más similar posible al contexto al que se pretende generalizar. Par ejemplo, si SC trata de métodos deenseñanza podría resultar muy conveniente que se usen aulas sumamente parecidas a las que normalmenteutilizan los sujetos y que las instrucciones las proporcionen los maestras de siempre. Clara que a veces no esposible. Sin embargo, el experimentador debe esforzarse para que no sientan los participantes —o La sientanLa menos que sea factible— que se está experimentando con ellos.6.14. ¿CUALES PUEDEN SER LOS CONTEXTOS DE EXPERIMENTOS?En la literatura sobre la investigación del comportamiento se ha distinguido entre dos contextos en dondepuede tomar lugar un diseña experimental: Laboratorio y campo. Así, se habla de experimentos de laboratorioy experimentos de campo. Kerlinger (1975, p. 146), define al experimento de laboratorio como: “un estudiode investigación en el que la variancia” (efecto) “de todas a casi todas las variables independientesinfluyentes posibles no pertinentes al problema inmediato de La investigación se mantiene reducida”(reducida —el efecto—) “en un mínimo”. El mismo autor define el experimenta de campo coma: ‘un estudiode investigación en una situación realista en La que una a más variables independientes son manipuladas porel experimentador en condiciones tan cuidadosamente controladas coma La permite La situación” (p. 419).
    • La diferencia esencial entre ambos contextos es La “realidad” con que los experimentos se llevan a cabo, elgrado en que el ambiente es natural para los sujetas.Par ejemplo, si creamos salas para ver televisión y las acondicionamos de tal modo que se controle el ruidoexterior, la temperatura y otros distractores. Además, incluimos equipo de filmación oculto. Y llevamos —par ejemplo— a los niños para que vean programas de televisión previamente grabados, estamos realizandoun experimento de laboratorio (situación creada “artificialmente”). En cambia, si el experimento se lleva acabo en el ambiente natural de los sujetos (su escuela, fabrica donde trabajan, hogar, etcétera), se trata de unexperimenta de campo. Pero en ambos casos se lleva a cabo un experimento, siempre y cuando se manipuleintencionalmente una variable independiente.Los experimentos de laboratorio generalmente logran un control más riguroso que los experimentos decampo (Festinger, 1975; Kerlinger 1975), pero estos últimos suelen tener mayor validez externa. Ambos tiposde experimento son deseables.Algunas han acusado a los experimentos de laboratorio de “artificialidad”, de tener paca validez externa, perocoma argumenta Kerlinger (1975): los objetivos primarios de un experimento verdadero son descubrirrelaciones (efectos) en condiciones “puras” y no contaminadas, probar predicciones de teorías y refinarteorías e hipótesis. Y comenta: “Realmente, es difícil saber si La artificialidad es una debilidad osimplemente una característica neutral de las situaciones experimentales de laboratorio. Cuando se preparadeliberadamente una situación de investigación para excluir las muchas distracciones del medio, es quizáilógico designar a La situación con un término que exprese en parte el resultado que se busca. La critica de Laartificialidad no proviene de las experimentadores, quienes saben que las situaciones experimentales sonartificiales; proviene de individuos que carecen de una comprensión de las metas de los experimentas delaboratorio” (p. 417).Festinger (1975, p. 139) señala (al responder a La critica de “artificialidad”): “Esta critica requiere serevaluada, pues probablemente sea consecuencia de una equivocada interpretación de los fines delexperimenta de laboratorio. Un experimento de laboratorio no necesita, y no debe, constituir un intento deduplicar una situación de la vida real. Si se quisiera estudiar alga en una situación de este tipa, serla bastantetonto tomarse el trabajo de organizar un experimenta de laboratorio para reproducir dicha situación. ¿Por quéno estudiarla directamente? El experimento de laboratorio debe tratar de crear una situación en la cual se yeaclaramente cómo operan las variables en situaciones especialmente identificadas y definidas. El hecho de quepueda encontrarse a no tal situación en La vida real no tiene importancia. Evidentemente, nunca puedeencontrarse en La vida real La situación de La mayor parte de los experimentos de laboratorio. No obstante,en el laboratorio podemos determinar can exactitud en qué medida una variable determinada afecta Laconducta a actitudes en condiciones especiales o “puras”.6.15. ¿QUE TIPO DE ESTUDIO SON LOS EXPERIMENTOS?Debido a que analizan las relaciones entre una a varias variables independientes y una a varias dependientes ylos efectos causales de las primeras sobre las segundas, son estudios explicativos (y —asimismo— abarcancorrelaciones).6.16. EMPAREJAMIENTO EN LUGAR DE ASIGNACIÓN AL AZARTal y coma se comentó anteriormente, otra técnica para hacer inicialmente equivalentes a los grupos es elemparejamiento. Desde luego, este método es menos preciso que La asignación al azar. Sin embargo, si selleva a cabo con rigor, se tienen grupos grandes y se posee información que indica que los grupos no sondiferentes (por ejemplo, en un experimenta sobre métodos de enseñanza, antes de iniciarla valdría la penacomparar —entre los grupos emparejados— las puntuaciones obtenidas en cursos recientes), se puede lograrun alto grado de equivalencia inicial entre grupos. Así, los diseños se representarían con una “E” de
    • emparejamiento en lugar de la “R” (aleatorización). Par ejemplo: E G1 X1 01 E G2 X2 02 E G3 __ 036.17. ¿QUE OTROS EXPERIMENTOS EXISTEN?: CUASIEXPERIMENTOSLos diseños cuasiexperimentales también manipulan deliberadamente al menos una variable independientepara ver su efecto y relación con una a mas variables dependientes, solamente que difieren de losexperimentas “verdaderos” en el grado de seguridad a confiabilidad que pueda tenerse sobre la equivalenciainicial de los grupos. En los diseños cuasiexperimentales los sujetos no son asignados al azar a los grupos, niemparejados; sino que dichos grupos ya estaban formados antes del experimento, son grupos intactos (Larazón por La que surgen y La manera coma se formaron fueron independientes a aparte del experimento). Porejemplo, silos grupos del experimento son tres grupos escolares existentes que estaban formados conanterioridad al experimento, y cada uno de ellos constituye un grupo experimental. Veámoslo gráficamente: Grupo A (30 estudiantes) Grupo experimental con Xi. Grupo B (26 estudiantes) Grupo experimental con X2. Grupo C (34 estudiantes) Grupo de control.Otro caso serla el de que en un experimento sobre productividad en una planta, un grupo experimental Lafuera La cuadrilla No. 1 del turno matutino, otro grupo lo fuera La cuadrilla No. 2 del mismo turno, el tercergrupo La fuera La cuadrilla No. 1 del turno vespertino y el grupo de control fuera La cuadrilla No. 2 del tumovespertino. Es decir, se toma a grupos constituidos. Otros ejemplos, serían utilizar grupos terapéuticos yaintegrados; equipos deportivos previamente formados a grupos de habitantes de distintas zonas geográficas(que ya estaban agrupados por zona).Problemas de los diseños cuasiexperimentalesEstos diseños se utilizan cuando no es posible asignar al azar a los sujetos a los grupos que recibirán lostratamientos experimentales. La falta de aleatorización introduce posibles problemas de validez interna yexterna. Coma comenta Weiss (1980, p. 89): Estos diseños tienen que luchar “con la selección como fuenteposible de interpretación equivocada, la mismo que con la interacción de la selección y otros factores, asícoma, posiblemente, con los efectos de La regresión”. Asimismo, diversos factores pudieron operar en Laformación de los grupos (que no están baja el control del investigador), que impiden afirmar que éstos sonrepresentativos de poblaciones más amplias. Y dada que su validez es menor que La de los experimentos“verdaderos”, reciben el nombre de cuasiexperimentos.Debido a los problemas potenciales de validez interna, en estos diseños el investigador debe intentarestablecer La semejanza entre los grupos, esta requiere considerar las características a variables que puedanestar relacionadas con las variables estudiadas (Wiersma, 1986). Par ejemplo, si grupos intactas detrabajadores están involucrados en un experimento sobre motivación, el turno probablemente tenga que serintroducido coma una constante (grupos intactos, todos del misma turno) o como otra variable independiente(de control). Asimismo, el investigador deberá buscar evidencia de que los grupos son equiparables ensalarla, productividad, competencia, antigüedad en la organización y —en general-.-- en todo lo que puedagenerar diferencias entre los grupos. Entre mayor información se obtenga sobre los grupos, mayores bases setendrán para establecer su semejanza. En algunos casos se observará si hay la misma proporción de mujeres yhombres en los grupos, si La edad promedio es similar, si los grupos no fueron constituidos en base a uncriterio que pudiera afectar (v.g., formación de los salones por inteligencia) y si a los grupos en el pasado noles ha ocurrido alga que pudiera influir los resultados.
    • Además, coma mencionan Campbell y Stanley (1966, p. 70): “Precisamente porque hay falta de controlexperimental total, es imprescindible que el investigador conozca a fonda cuales son las variables particularesque su diseño especifico no controla. Así, estará más pendiente de su posible influencia y tendrá mejoreselementos para evaluarla”. La ausencia de asignación al azar hace que se ponga especial atención alinterpretar los resultados y se tenga sumo cuidado de no caer en interpretaciones erróneas. Las limitacionesdeben ser identificadas con claridad, La equivalencia de los grupos tiene que discutirse y La posibilidad degeneralizar los resultados así coma La representatividad, deberán argumentarse sobre una base lógica(Wiersma, 1986).Los cuasiexperimentos difieren de los experimentos “verdaderos” en la equivalencia inicial de los grupos (losprimeros trabajan con grupos intactas y los segundas utilizan un método para hacer equivalentes a losgrupos). Sin embargo, esto no quiere decir que sea imposible tener un caso de cuasiexperimento donde losgrupos sean equiparables en las variables relevantes para el estudia. Si no fuera posible los cuasiexperimentosya hubieran sido desechados coma diseños de investigación. MAs bien quiere decir que en algunos casos, losgrupos pueden no ser equiparables; y el investigador debe analizar si los grupos son a no son equiparables, enesta última situación el investigador debe declinar hacer La investigación con fines explicativos y limitarse apropósitos descriptivos y/o correlacionales.Tipos de diseños cuasiexperimentalesCon excepción de La diferencia que acabamos de mencionar, los cuasiexperimentas son muy parecidos a losexperimentos “verdaderos”. Por lo tanto, podemos decir que hay casi tantos diseños cuasiexperimentalescomo experimentales ‘verdaderos Solamente que no hay asignación al azar o emparejamiento. Pero por lodemás son iguales, la interpretación es similar, las comparaciones son las mismas y los análisis estadísticosiguales (salvo que a veces se consideran las pruebas para datos no correlacionados). Es por ella que noslimitaremos a ver sólo algunos de los diseños cuasiexperimentales (el resta pueden ser deducidos de suscorrespondientes diseñas experimentales “verdaderas”, quitándoles La “R” de asignación al azar) y seráncomentados brevemente porque —insistimos— las comparaciones, interpretaciones y análisis son iguales.33Los autores consideramos que serla “pecar” de repetitivos, el volver a explicar dichas comparaciones.interpretaciones y análisis.1. Diseño con postprueba Únicamente y grupos intactosEste primer diseño utiliza a dos grupos, una recibe el tratamiento experimental y el otro no. Los grupos soncomparados en la postprueba para analizar si el tratamiento experimental tuvo un afecta sobre la variabledependiente (01 con 02). El diseña puede diagramarse del siguiente modo: G1 X 01 G2 — 02No hay asignación al azar ni emparejamiento.Obsérvese que si los grupos no son equiparables entre si, diferencias en las postpruebas de ambos grupospueden ser atribuidas a la variable independiente pero también a otras razones diferentes, y lo peor es que elinvestigador puede no darse cuenta de ella. Par ejemplo, supongamos que se lleva a cabo un cuasiexpenmentapara analizar el efecto de la retroalimentación que los médicos sana sus pacientes (respecta a su conducta enel tratamiento prescrita) sobre la obediencia a apego al tratamiento. Se podría partir de la siguiente hipótesis:“Los pacientes que reciban mayor retroalimentación de parte de sus médicos acerca de cómo se estáncomportando en el tratamiento preserita, se apegarán más a dicho tratamiento”. Es decir, los médicos queinformen más a sus pacientes sobre su conducta en el tratamiento prescrito (por ejemplo, les pidaninformación sobre cómo se han comportado coma pacientes y les comenten dicho comportamiento, y hagansugerencias y recomendaciones al respecto), propiciarán pacientes que en La sucesivo se apeguen mas al
    • tratamiento. Cuestión de motivar al paciente. Entonces, el investigador toma dos grupos de pacientes. Ungrupo recibe retroalimentación sobre su conducta en el tratamiento prescrito y el otro grupa no.Posteriormente se evalúa que tanta se apega cada grupo —en lo sucesiva— al tratamiento. Supongamos queobtenemos el siguiente resultado: 01 > 02 (el grupo experimental se apega más al tratamiento); entoncesdeducimos que la hipótesis fue confirmada. Pero para poder deducir lo anterior, debemos analizar muycuidadosamente que sea posible comparar a los grupos.Imaginemos que el grupo experimental estaba formado por pacientes que asisten a un hospital dondefrecuentemente se dan pláticas motivadoras para que los pacientes sigan los tratamientos prescritos, mientrasque el grupo de control estaba integrado por pacientes que asisten a un hospital donde no se le asigna33 Si al lector le surge alguna duda respecto a qué comparaciones, interpretaciones y análisis pueden llevarsea cabo en un diseño cuasiexperimental; le recomendamos revise ci diseño experimental “verdadero”correspondiente, recordando que la diferencia es que en el cuasiexperimental no hay aleatorización y losgrupos pueden estar no correlacionados.importancia a ella. ¿Los resultadas a qué se podrían atribuir con certeza?, ¿a la manipulación de la variableindependiente?, ¿a que los grupos de pacientes provienen de diferentes hospitales?, ¿a ambos factores?, ¿aalgún otro? Como los grupos no son razonablemente equiparables, no podemos tener certeza de cuál fue lacausa a que tanto contribuyeron los diversos factores involucrados. Hay problema de validez interna.También podría ser que el grupo experimental estuviera compuesto por pacientes que, desde antes delexperimento, tuviera una motivación elevada para apegarse a tratamientos médicos; o podrían actuar otrosfactores que provocaran diferencias iniciales entre los grupos. Por ello es importante que los grupos seaninicialmente comparables, y que durante el experimenta no ocurra alga que los haga diferentes, con excepciónde la presencia-ausencia del tratamiento experimental (por ejemplo, misma enfermedad y tratamiento medico,hospital, medico que los atiende, mismas instrucciones y lugar, equivalencia coma grupos en sexo, edad,avance de la enfermedad, etc. Nada más imaginemos que el grupo experimental —en promedio— está “másenfermo” que el de control, y los pacientes lo saben, puede suceder que los más enfermos se apeguen más altratamiento). El criterio de los experimentos “verdaderos” en relación a mantener La igualdad de los grupos(salvo la manipulación de La variable independiente), se aplica igualmente a los cuasiexperimentos.El diseño puede extenderse para incluir más de dos grupos. Teniendo así diferentes tratamientosexperimentales a niveles de manipulación. Su formato general sería:El último grupo es de control.Un ejemplo de este diseño, sería tomar cuatro grupos escolares de un mismo semestre y carrera en unauniversidad, como grupos del cuasiexperimento. Veámoslo esquemáticamente en la figura 6.19.Recuérdese que los grupos son intactos, no se crean, ya se hablan constituida par motivas diferentes alcuasiexperimenta (en este caso, La elección de estudiar una carrera y la asignación de alumnos a los grupospor parte de la Escuela de Psicología). Los tratamientos experimentales podrían ser métodos educativos.2. Diseño con preprueba-postprueba y grupos intactos (uno de ellos de control)Este diseño es similar al de can postprueba únicamente y grupas intactas, solamente que a las grupos se les
    • administra una preprueba. La cual puede servir para verificar La equivalencia inicial de los grupos (si sonequiparables no debe haber diferencias significativas entre las prepruebas de los grupos). Su esquema mássencilla serla el siguiente: G1 01 X 02 G2 03 — 04Aunque puede extenderse a más de dos grupos (niveles de manipulación de la variable independiente), Lacual se podría esquematizar así:Las posibles comparaciones entre las mediciones de La variable dependiente y las interpretaciones son lasmismas que en el diseña experimental de preprueba-postprueba con grupo de control solamente que en estesegundo diseña cuasiexperimental los grupas son intactos y en La interpretación de resultados debemostomarlo en cuenta. Recuérdese toda La que se ha venido diciendo de La posible no equivalencia de losgrupas. Este aspecto se aplica a todos los diseñas cuasiexperimentales.3. Diseños cuasiexperimentales de series cronológicasEn ocasiones el investigador puede pretender analizar efectos al mediano y largo plazo o efectos deadministrar varias veces el tratamiento experimental y no cuenta con la posibilidad de asignar al azar a lossujetos a los grupos del experimento. En este caso, pueden utilizarse los diseños cuasiexperimentales salvoque los grupos son intactas. En ambos tipos de diseñas se aplican mediciones repetidas de La variable depen-diente y se inserta el tratamiento experimental entre dos de esas mediciones en al menos un grupo, mientrasque a otro grupo no se le aplica ningún tratamiento en el periodo de “experimentación”. Aunque desde Laliteratura clásica sobre experimentos (ver Campbell y Stanley, 1966), se reconoce coma cuasiexperimento aun diseña que no tiene grupo de control. Bien, hablemos brevemente de estos diseños.Series cronológicas de un solo grupoA un único grupo se le administran varias prepruebas, después se le aplica el tratamiento experimental yfinalmente varias postpruebas. El diseña podría diagramarse así: G 01 02 03 X 04 05 06El numero de mediciones está sujeto a las necesidades especificas de la investigación que estemos realizando.Un ejemplo muy difundido de este diseña lo constituyó la evaluación de un programa que tenla por objetodisminuir La velocidad en carretera del estado de Connecticut (Campbell, 1975). Los investigadoresrecolectaron informes y datos de accidentes de tránsito correspondientes a varios años anteriores y ulterioresa la implantación del programa. Encontraron que después del programa el numera de accidentes disminuyó,pero coma las distintas mediciones habían mostrado una pauta ascendente y descendente inestable durantevarios años, no se podía tener la certeza de que el programa hubiese sido La razón del descenso en el númerode accidentes (Weiss, 1980). Entonces, fue necesario comparar las estadísticas de Connecticut con las de
    • otros cuatro estados vecinas en los que no se hablan efectuado los cambios en los reglamentos de tránsitopropuestos por el programa del mencionado estado. Estos otros cuatro estados actuaron coma grupos decontrol. Finalmente, se observó que en los otras estados no se habla registrado una disminución equivalentedel numero de accidentes. Las comparaciones dieron pie para concluir que el programa habla producidoefectos (Campbell, 1975; Glass, 1968).Esta investigación cuasiexperimental en su primera etapa utilizó las series cronológicas de un solo grupo:Otro ejemplo de este diseño serla el de medir las ventas de un producto, durante varios meses, introducir unacompañía publicitarla para ese producto y después medir durante meses el nivel de ventas.Las series cronológicas de un solo grupo pueden producir diversos patrones de resultados. A manera deejemplo podríamos tener los siguientes patrones (algunos de los cuales fueron expuestas en las seriescronológicas experimentales): Ver Figura 6.20.En las series cronológicas de un único grupo debe tenerse muy en cuenta que no se tiene punto decomparación (grupo de control), par La tanto La interpretación del patrón en La variable dependiente (apatrones de las variables dependientes) debe ser muy cuidadosa, habrá de analizarse si no han actuado ainteractuado otros posibles causas además del tratamiento experimental a variable independiente. La historiay el hecho de que el grupo sea atípica son riesgos que se afrontan en este diseño, al igual que Lainstrumentación. Normalmente, este diseña cuasiexperimental se utiliza con propósitos correlacionales y noexplicativos.Series cronológicas cuasiexperimentales con múltiples gruposEstos diseños pueden adoptar La estructura de las series cronológicas experimentales, con la diferencia deque en estas últimas los individuos son asignados al azar a los grupos, y en las cuasiexperimentales tenemosgrupos intactos. Por lo tanto podríamos tener las mismas variaciones34, las que se muestran en la figura 6.21.Series cronológicas cuasiexperimentales con repetición del estímuloEstas series también son similares a sus correspondientes experimentales, pero con grupos intactas. Así,tendríamos las siguientes diagramas para ilustrarlas:34 El lector debe revisar los apartados relativos a las series cronológicas experimentales antes de leer esteapartado. De hecho, podría notar que los diseños son los mismos, salvo que en los diagramas de las seriesexperimentales aparece el símbolo “R” de aleatorización o asignación al azar. Por ello, aquí se omitenexplicaciones, interpretaciones y ejemplos, de lo contrario pecaríamos de redundantes. únicamente noslimitaremos a esquematizar los diseños, sin explicación, porque lo que puede decirse es lo mismo que en lasseries cronológicas experimentales. Desde luego, debe recalcarse —una vez más— que en las seriescuasiexperimentales los grupos son intactos y debe observarse que los grupos sean equiparables.
    • Series cronológicas cuasiexperimentales con tratamientos múltiplesAl igual que en los casos anteriores estas series son similares a sus correspondientes experimentales sólo quecon grupos intactos. Por lo tanto podríamos tener diagramas coma éstos:6.18. PASOS AL REALIZAR UN EXPERIMENTO O CUASIEXPERIMENTOA continuación mencionamos los principales pasos que suelen realizarse en el desarrollo de un experimenta acuasiexperimento.Paso 1: Decidir cuantas variables independientes y dependientes deberán ser incluidas en el experimento acuasiexperimento. No necesariamente el mejor experimento es aquel que incluye el mayor número devariables, deben incluirse las variables que sean necesarias para probar las hipótesis, alcanzar los objetivos yresponder las preguntas de investigación.Paso 2: Elegir los niveles de manipulación de la(s) variable(s) independiente(s) y traducirlos en tratamientosexperimentales. Este paso requiere que un concepta teórico sea convertido en una serie de operaciones quehabrán de realizarse para administrar una a varios tratamientos experimentales.Paso 3: Desarrollar el instrumenta a instrumentos para medir la(s) variable(s) dependiente(s).Paso 4: Seleccionar una muestra de personas para el experimento (idealmente representativa de la población).Véase el capitulo: “Selección de La muestra”.Paso 5: Reclutar a los sujetos del experimento a cuasiexperimento. Esto implica tener contacto con ellos,darles las explicaciones necesarias e indicarles el lugar, día, hora y persona con quien deben presentarse.Siempre es conveniente darles el máximo de facilidades para que acudan al experimento (si se les puedebrindar transporte en caso de que sea necesario, proporcionarles un mapa con las indicaciones precisas,etcétera). También hay que darles cartas (a ellos o a alguna institución a la que pertenezcan y que facilite suparticipación en el experimento —por ejemplo, en escuelas a los directivos, maestros y padres de familia—),llamarles por teléfono el día anterior a la realización del experimento para recordarles su participación enéste.Los sujetos deben encontrar motivante su participación en el experimento. Por lo tanto, resulta muyconveniente darles algún regalo atractivo (a veces simbólico). Por ejemplo, a amas de casa una canasta deproductos básicos, a ejecutivos una canasta pequeña con dos o tres artículos, a estudiantes créditos escolares,etcétera; y expedirles una carta de agradecimiento. A veces —por ejemplo— puede resultar adecuado quequien trate con los participantes sean personas que les resulten atractivas o atractivos (si son hombres, ungrupo de muchachas bonitas puede ser muy efectivo para manejar a los sujetos en el experimento).Paso 6: Seleccionar el diseño experimental o cuasiexperimental apropiado para nuestra(s) hipótesis, objetivosy preguntas de investigación.
    • Paso 7: Planear cómo vamos a manejar a los sujetos que participen en el experimento. Es decir, elaborar unaruta crítica de qué van a hacer los sujetos desde que llegan al lugar del experimento hasta que se retiran (pasoa paso).Paso 8: En el caso de experimentos “verdaderos”, dividirlos al azaro emparejarlos; y en el caso decuasiexperimentos analizar cuidadosamente las propiedades de los grupos intactos.Paso 9: Aplicar las prepruebas (cuando las haya), los tratamientos respectivos (cuando no se trate de gruposde control) y las postpruebas.Asimismo, resulta conveniente tomar nota del desarrollo del experimento, llevar una bitácora minuciosa detodo lo ocurrido a lo largo de éste.Ello nos ayudará a analizar la posible influencia de variables extrañas que generan diferencias entre losgrupos y será un material invaluable para la interpretación de los resultados.RESUMEN 1. En su acepción más general, un experimento consiste en aplicar un estímulo a un individuo o grupo de individuos y ver el efecto de ese estimulo en alguna(s) variable(s) del comportamiento de éstos. Esta observación se puede realizar en condiciones de mayor o menor control. El máximo control se alcanza en los “experimentos verdaderos”. 2. Deducimos que un estimulo afectó cuando observamos diferencias —en las variables que supuestamente serían las afectadas— entre un grupo al que se le administró dicho estímulo y un grupo al que no se le administró, siendo ambos iguales en todo excepto en esto último. 3. Para lograr el control o la validez interna los grupos que se comparen deben ser iguales en todo, menos en el hecho de que a un grupo se le administró el estímulo y a otro no. A veces graduamos la cantidad del estimulo que se administra, es decir, a distintos grupos (semejantes) les administramos diferentes grados del estimulo para observar si provocan efectos distintos.4. La asignación al azar es —normalmente— el método preferible para lograr que los grupos delexperimento sean comparables (semejantes).5. Hay nueve fuentes de invalidación interna:a. Historia.b. Maduración.c. Inestabilidad.d. Administración de pruebas.e. Instrumentación.f. Regresión.g. Selección.h. Mortalidad.i. Interacción entre selección y maduración.6. Los experimentos que hacen equivalentes a los grupos y que mantienen esta equivalencia durante eldesarrollo de aquellos, controlan las fuentes de invalidación interna.7. Lograr la validez interna es el objetivo metodológico y principal de todo experimento. Una vez quese consigue es ideal alcanzar validez externa (posibilidad de generalizarlos resultados a la población, otrosexperimentos y situaciones no experimentales).8. Hay dos contextos en donde pueden realizarse los experimentos: el laboratorio y el campo.9. En los cuasiexperimentos no se asignan al azar los sujetos a los grupos experimentales, sino que setrabaja con grupos intactos.10. Los cuasiexperimentos alcanzan validez interna en la medida en que demuestran la equivalencia
    • inicial de los grupos participantes y la equivalencia en el proceso de experimentación.11. Los experimentos “verdaderos” constituyen estudios explicativos, los preexperímentos básicamenteson estudios exploratorios y descriptivos; los cuasiexperimentos son —fundamentalmente- correlacionalesaunque pueden llegar a ser explicativos.CONCEPTOSBÁSICOSExperimentoCuasiexperimentoPreexperimentoDiseño experimentalVariable experimentalVariable independienteVariable dependienteEstimulo o tratamiento experimental/manipulación de la variable independienteSujetos del experimentoControl experimentalValidez internaInfluencia de variables extrañasValidez externaDiseño con postprueba únicamente y grupo de controlDiseño con preprueba-postprueba y grupo de controlDiseño de cuatro grupos de SolomonDiseños experimentales de series cronológicas múltiplesDiseños experimentales de series cronológicas con repetición del estímuloDiseños experimentales con tratamientos múltiplesDiseños factorialesExperimento de campoExperimento de laboratorioGrupos intactosDiseño con postprueba únicamente y grupos intactosDiseño con preprueba-postprueba y grupos intactosDiseños cuasiexperimentales de series cronológicasEJERCICIOS1. Seleccione una serie de variables y piense en cómo pueden manipularse ensituaciones experimentales. ¿Cuántos niveles podrían incluirse para cada variable?, ¿estos niveles cómopodrían traducirse en tratamientos experimentales?, ¿se tendría un nivel de ausencia (cero) de la variableindependiente?, ¿en qué consistiría éste?2. Seleccione un experimento en alguna publicación científica (ver apéndice número 1). Analice: ¿cuáles el planteamiento del problema? (objetivos y preguntas de investigación), cuál es la hipótesis que sepretende probar a través de los resultados del experimento?, ¿cuál es la variable independiente o cuáles son las variables independientes?, ¿cuál es la variable dependiente o son las variables dependientes?,¿cuántos grupos se incluyen en el experimento?, ¿son éstos equivalentes?, ¿cuál es el diseño que el autor oautores han elegido?, ¿se controlan las fuentes de invalidación interna?, ¿se controlan las fuentes de invalidación externa?, ¿se encontró algún efecto?3. Un grupo de investigadores está tratando de analizar el efecto que tiene la extensión de un discursopolítico sobre la actitud hacia el tema tratado y al orador. La extensión del discurso es la variableindependiente y tiene cuatro niveles: Dos horas, una hora y media, una hora y media hora. Las variablesdependientes son la actitud hacia el tema tratado y la actitud hacia el orador (favorable-desfavorable), las
    • cuales se medirán por pruebas que indiquen dichos niveles actitudinales. En el experimento estáninvolucradas personas de ambos sexos, edades que fluctúan entre los 18 y los 50 años y diversas profesionesde dos distritos electorales. Existe la posibilidad de asignar al azar a los sujetos a los grupos experimentales.Desarrolle y describa dos o más diseños experimentales que puedan aplicarse al estudio, considerando a cadauna de las fuentes de invalidación interna (¿puede alguna afectar los resultados del experimento?). Establezcalas hipótesis que podrían establecerse para este estudio.4. Tome un grupo de 50 personas, pídales a cada una que anoten en un trozo de papel su sexo, edad,nivel educativo, nivel mensual de ingresos, calificación que hayan obtenido en algún curso anterior y otrosaspectos de interés que considere convenientes. Divida al azar a las 50 personas en dos grupos de 25(estrictamente de manera aleatoria). Después compare cuántos hombres y mujeres hay en cada grupo; ycompare los promedios de edad, años cursados, ingreso mensual, calificación en el curso elegido, etcétera, deambos grupos. Observará que los grupos son bastante parecidos entre sí (equivalentes), las variaciones serán mínimas. El ejercicio sirve para demostrar que la aleatorización funciona.5. Desarrolle un diseño cuasiexperimental de series cronológicas con al menos tres grupos. Describacada grupo y tratamiento, así como el número de mediciones que se incluirán y esquematícelo de acuerdo conla simbología vista. Además establezca la hipótesis que le corresponde.6. Considere el siguiente diseño: R G1 01 X1 02 R G2 03 X2 04 R G3 05 — 06¿Qué podría concluirse de las siguientes comparaciones y resultados? (los signos de “igual” significan que lasmediciones no difieren en sus resultados, los signos de “no igual” significan que las mediciones difierensustancial o significativamente entre sí. Considérense sólo los resultados que se presentan y tómese en cuentacada conjunto de resultados por separado —independientemente-).7. Diseñe otras situaciones de interpretación y practique.8. La investigación que ha desarrollado a lo largo de los ejercicios del libro, ¿corresponde a unexperimento? Responda y explique.BIBLIOGRAFÍACAMPBELL, Di (1975). Reforms as experiments, en EL. Struening y M. Guttentag SUGERIDA (Eds.):‘Handbookof Evaluation Research”. Beverly Hilís, CA: Sage Publications,pp. 71-100. Reimpresión revisada por el autor de American Psychologist, vol. 24, No. 4 (abril, 1969).CAMPBELL, DI. y STANLEY, J.C. (1966) Experimental and quasí-experímental designs forresearch.Chicago, III.: Rand McNaIIy & Company. La primera edición en español (1973) fue publicada por EditorialAmorrortu.CHRISTENSEN, L.B. (1980). Experimental methodology. Boston, Mass.: Allyn and Bacon, Inc. Segundaedición.INSKO, Ch.A. y SCHOPLER, J. (1980). Psicologfa Social Experimental. México, D.F.:Editorial Trillas.MAIHESON, D.W.; BRUCE, R.L. y BEAUCHAMP, K.L. (1985). Psicología Experimental: Diseños yanálisis de investigación. México, D.F.: Compañía Editorial Continental.NUNNALLY, J.C. (1975). The study of change in evaluation research: PrincipIes concerning measurement,experimental design, andanalysis, en E.L. Struening y M. Guttentag (Eds), op. cit.; pp.101-137.
    • SOLOMON, RL. (1949). An extension of control-group design. Psychological Bulletin, No. 46, pp.137-1 50.WIERSMA, W. (1986). Research methods in education. Newton, Mass.: AlIyn and Bacon, Inc. Cuartaedición.
    • Diseños no experimentalesde investigaciónOBJETIVOS DE APRENDIZAJEQue el alumno:1) Refuerce la comprensión de las diferencias entre la investigación experimental y la investigación no experimental.2) Analice los diferentes diseños no experimentales y las posibilidades de investigación que ofrece cada uno.3) Comprenda cómo el factor tiempo altera la naturaleza de un estudio.4) Esté habilitado para realizar investigación no experimental.5) Se encuentre capacitado para evaluar estudios no experimentales que hayan sido efectuados.SÍNTESISEl capítulo presenta una tipología para clasificar los diseños no experimentales y analiza cada uno de estosdiseños: su propósito, naturaleza, usos y aplicaciones. Asimismo, el capitulo profundiza las diferencias entrela investigación experimental y la no experimental.
    • 7.1. ¿QUÉ ES LA INVESTIGACIÓN NO EXPERIMENTAL?La investigación no experimental es aquella que se realiza sin manipular deliberadamente variables. Esdecir, es investigación donde no hacemos variar intencionalmente las variables independientes. Lo quehacemos en la investigación no experimental es observar fenómenos tal y como se dan en su contextonatural, para después analizarlos. Como señala Kerlinger (1979, p. 116). “La investigación no experimentalo expost-facto es cualquier investigación en la que resulta imposible manipular variables o asignaraleatoriamente a los sujetos o a las condiciones”. De hecho, no hay condiciones o estímulos a los cuales seexpongan los sujetos del estudio. Los sujetos son observados en su ambiente natural, en su realidad.En un experimento, el investigador construye deliberadamente una situación a la que son expuestos variosindividuos. Esta situación consiste en recibir un tratamiento, condición o estímulo bajo determinadascircunstancias, para después analizar los efectos de la exposición o aplicación de dicho tratamiento ocondición. Por decirlo de alguna manera, en un experimento se ‘construye” una realidad.En cambio, en un estudio no experimental no se construye ninguna situación, sino que se observansituaciones ya existentes, no provocadas intencionalmente por el investigador. En la investigación noexperimental las variables independientes ya han ocurrido y no pueden ser manipuladas, el investigador notiene control directo sobre dichas variables, no puede influir sobre ellas porque ya sucedieron, al igual que susefectos.EJEMPLOS ILUSTRATIVOSTomemos un ejemplo para explicar el concepto de investigación no experimental y su diferencia con laexperimentación. Vamos a suponer que un investigador desea analizar el efecto que produce el consumo dealcohol sobre los reflejos humanos. Si decidiera seguir un enfoque experimental, asignaría al azar los sujetosa varios grupos. Supóngase cuatro grupos: un grupo en donde los sujetos ingirieran un elevado consumo dealcohol (7 copas de tequila o aguardiente), un segundo grupo que ingiriera un consumo medio de alcohol (4copas), un tercer grupo que bebiera un consumo bajo de alcohol (una sola copa) y un cuarto grupo de controlque no ingiriera nada de alcohol. Controlaría el lapso en el que todos los sujetos consumen su ‘ración” dealcohol, así como otros factores (misma bebida, cantidad de alcohol servida en cada copa, etcétera).Finalmente mediría la calidad de respuesta de los reflejos en cada grupo y compararía a los grupos, para asídeterminar el efecto del consumo de alcohol sobre los reflejos humanos. Desde luego, el enfoque podría sercuasiexperimental (grupos intactos) o los sujetos asignarse a los grupos por emparejamiento (digamos encuanto al sexo, que influye en la resistencia al alcohol. Las mujeres suelen tolerar menos cantidades dealcohol que los hombres).Por el contrario, si decidiera seguir un enfoque no experimental, el investigador podría acudir a lugares dondese localicen distintas personas con diferentes consumos de alcohol (por ejemplo, oficinas donde se haga laprueba del nivel de consumo de alcohol —digamos una estación de policía donde acuden personas que tienenpequeños incidentes de tránsito y como parte de la rutina se les mide el grado de consumo de alcohol—).Encontraría personas que han bebido cantidades elevadas, medias y bajas de alcohol, así como quienes nohan ingerido alcohol. Mediría la calidad de sus reflejos, llevaría a cabo sus comparaciones y establecería elefecto del consumo de alcohol sobre los reflejos humanos.Claro está que no sería ético un experimento que obligara a las personas a consumir una bebida que afectagravemente la salud. El ejemplo es sólo para ilustrar la diferencia entre la investigación experimental y la queno lo es.Pero, vayamos más a fondo a analizar las diferencias. En la investigación experimental se construye lasituación y se manipula de manera intencional a la variable independiente (en este caso el consumo del
    • alcohol), después se observa el efecto de esta manipulación sobre la variable dependiente (en este caso lacalidad de los reflejos). Es decir, el investigador influyó directamente en el grado de consumo de alcohol delos sujetos. En la investigación no experimental no hay ni manipulación intencional ni asignación al azar.Los sujetos ya consumían un nivel de alcohol y en este hecho el investigador no tuvo nada que ver, no influyóen la cantidad de consumo de alcohol de los sujetos. Era una situación que previamente existía, ajena alcontrol directo del investigador. En la investigación no experimental se eligieron personas con diferentesniveles de consumo, los cuales se generaron por muchas causas (alguien tuvo una comida con sus amigos,otra persona era alcohólica, una más estaba en depresión, etcétera) pero no por la manipulación intencional yprevia del consumo de alcohol. En cambio en el experimento, sí se generaron los niveles de consumo dealcohol por una manipulación deliberada de esta variable.En resumen, en un estudio no experimental los sujetos ya pertenecían a un grupo o nivel determinado de lavariable independiente por autoselección.Esta diferencia esencial genera distintas características entre la investigación experimental y la noexperimental, que serán discutidas cuando se analicen comparativamente ambos enfoques. Para ello esnecesario profundizar en los tipos de investigación no experimental. La investigación no experimental es investigación sistemática y empírica en la que las variables independientes no se manipulan porque ya han sucedido. Las inferencias sobre las relaciones entre variables se realizan sin intervención o influencia directa y dichas relaciones se observan tal y como se han dado en su contexto natural.Un ejemplo no científico (y tal vez hasta burdo) para ilustrar la diferencia entre un experimento y un noexperimento serían las siguientes situaciones: “EXPERIMENTO”: Hacer enojar intencionalmente a una persona para ver sus reacciones. “NO EXPERIMENTAL”: Ver las reacciones de esa persona cuando llega enojada.7.2. ¿CUÁLES SON LOS TIPOS DE DISEÑOS DE INVESTIGACIÓN NO EXPERIMENTALES?Distintos autores han adoptado diversos criterios para clasificar a la investigación no experimental. Sinembargo, en este libro quisiéramos considerar la siguiente manera de clasificar a dicha investigación: Por sudimensión temporal o el número de momentos o puntos en el tiempo en los cuales se recolectan datos.Tipos de diseños no experimentales de acuerdo con el número de momentoso puntos en el tiempo en los cuales se recolectan los datos(dimensión temporal)En algunas ocasiones la investigación se centra en analizar cuál es el nivel o estado de una o diversasvariables en un momento dado, o bien en cuál es la relación entre un conjunto de variables en un punto en eltiempo. En estos casos el diseño apropiado (bajo un enfoque no experimental) es el transversal otranseccional.En cambio, otras veces la investigación se centra en estudiar cómo evoluciona o cambia una o más variableso las relaciones entre éstas. En situaciones como ésta el diseño apropiado (bajo un enfoque no experimental)es el longitudinal.Es decir, los diseños no experimentales se pueden clasificar en transeccionales y longitudinales.
    • 7.2.1. Investigación transeccional o transversalLos diseños de investigación transeccional o transversal recolectan datos en un solo momento, en un tiempoúnico. Su propósito es describir variables, y analizar su incidencia e interrelación en un momento dado. Escomo tomar una fotografía de algo que sucede. Por ejemplo, investigar el número de empleados,desempleados y subempleados en una ciudad en cierto momento. O bien, determinar el nivel de escolaridadde los trabajadores de un sindicato —en un punto en el tiempo—. O tal vez, analizar la relación entre laautoestima y el temor de logro en un grupo de atletas de pista (en determinado momento). O bien, analizar sihay diferencias en contenido de sexo entre tres telenovelas que están exhibiéndose simultáneamente.Estos diseños pueden esquematizarse de la siguiente manera:Pueden abarcar vario.~ grupos o subgrupos de personas, objetos o indicadores. Por ejemplo, medir losniveles de aprovechamiento de grupos de primero, segundo y tercer año de instrucción básica o primaria. Otal vez medir la relación entre la autoestima y el temor de logro en atletas de deportes acuáticos, de raqueta yde pista. Pero siempre, la recolección de los datos es en un único momento.A su vez, los diseños transeccionales pueden dividirse en dos: descriptivos y correlacionales/causales
    • DISEÑOS TRANSECCIONALES DESCRIPTIVOSLos diseños transeccionales descriptivos tienen como objetivo indagar la incidencia y los valores en que semanifiesta una o más variables. El procedimiento consiste en medir en un grupo de personas u objetos una o—generalmente— más variables y proporcionar su descripción. Son, por lo tanto, estudios puramentedescriptivos que cuando establecen hipótesis, éstas son también descriptivas.EJEMPLOSLas famosas encuestas nacionales de opinión sobre las tendencias de los votantes durante periodos deelección. Su objetivo es describir el número de votantes en un país que se indinan por los diferentescandidatos contendientes en la elección. Es decir, se centran en la descripción de las preferencias delelectorado.Un estudio que pretendiera averiguar cuál es la expectativa de ingreso mensual de los trabajadores de unaempresa. Su propósito es describir dicha expectativa. No pretende relacionarla con la calificación deltrabajador, ni su edad o sexo, el objetivo es descriptivo. Un análisis de la tendencia ideológica de los 15diarios de mayor tiraje en Latinoamérica. El foco de atención es únicamente describir —en un momentodado— cuál es la tendencia ideológica (izquierda-derecha) de dichos periódicos, no se tiene como objetivover el por qué manifiestan una u otra ideología, simplemente describirla.Un estudio del número de extranjeros que ingresan a un país en cierto momento y sus características (naciónde procedencia, estado civil, edad, motivos del viaje, etcétera). El propósito es ofrecer un panorama de losextranjeros que visitan un país en una época (descripción). Los estudios transeccionales descriptivos nos presentan un panorama del estado de una o más variables en uno o más grupos de personas, objetos (v.g., periódicos) o indicadores en determinado momento.En ciertas ocasiones el investigador pretende hacer descripciones comparativas entre grupos o subgrupos depersonas, objetos o indicadores (esto es, en más de un grupo). Por ejemplo, un investigador que desearadescribir el nivel de empleo en tres ciudades.El ejemplo que ha venido desarrollándose a lo largo del libro sobre la televisión y el niño de la Ciudad deMéxico es en parte ejemplo de diseño transeccional descriptivo.En este tipo de diseños queda claro que ni siquiera cabe la noción de manipulación puesto que se trata a cadavariable individualmente, no se vinculan variables.DISEÑOS TRANSECCIONALES CORRELACIONALES/CAUSALESLos diseños transeccionales correlacionales/causales tienen como objetivo describir relaciones entre dos omás variables en un momento determinado. Se trata también de descripciones, pero no de variablesindividuales sino de sus relaciones, sean éstas puramente correlacionales o relaciones causales. En estosdiseños lo que se mide es la relación entre variables en un tiempo determinado. La diferencia entre losdiseños transeccionales descriptivos y los correlacionales causales puede expresarse gráficamente de lasiguiente manera:
    • Por lo tanto, los diseños correlacionales/causales pueden limitarse a establecer relaciones entre variables sinprecisar sentido de causalidad o pueden pretender analizar relaciones de causalidad. Cuando se limitan arelaciones no causales, se fundamentan en hipótesis correlacionales y cuando buscan evaluar relacionescausales, se basan en hipótesis causales.EJEMPLOSUna investigación que pretendiera indagar la relación entre la atracción física y la confianza durante elnoviazgo en parejas de jóvenes, observando qué tan relacionadas están ambas variables (se limita a sercorrelacional).Una investigación que estudiara cómo la motivación intrínseca influye en la productividad de los trabajadoresde línea de grandes empresas industriales, de determinado país y en cierto momento, observando si losobreros más productivos son los más motivados, y en caso de que así sea, evaluando el por qué y cómo es quela motivación intrínseca contribuye a incrementar la productividad (esta investigación establece primero lacorrelación y luego la relación causal entre las variables).Un estudio sobre la relación entre la urbanización y el alfabetismo en una nación latinoamericana, para verqué variables macrosociales mediatizan tal relación (causal).Una investigación que analizara cuáles son las variables que regulan la relación existente entreorganizaciones proveedoras (vendedores) y organizaciones compradoras (clientes) en las transaccionescomerciales en Latinoamérica (con volúmenes de intercambio anuales superiores a un millón de dólares), asícomo estudiar la vinculación que se da entre dichas variables y las razones que originan tal vinculación (se
    • correlacionan las variables y se evalúan causal-mente).De los ejemplos puede desprenderse lo que se ha comentado anteriormente respecto a que en ciertasocasiones sólo se pretende correlacionar variables, pero en otras ocasiones se busca el establecer relacionescausales. Desde luego, debemos recordar que la causalidad implica correlación pero no toda correlaciónsignifica causalidad. Primero establecemos correlación y luego causalidad.Estos diseños pueden ser sumamente complejos y abarcar diversas variables. Cuando establecen relacionescausales son explicativos. Su diferencia con los experimentos es la base de la distinción entreexperimentación y no experimentación. En los diseños transeccionales correlacionales/causales, las causas yefectos ya ocurrieron en la realidad (estaban dadas y manifestadas) y el investigador las(os) observa y reporta.En cambio, en los diseños experimentales y cuasiexperimentales el investigador provoca —intencionalmente— al menos una causa y analiza sus efectos o consecuencias.Un diseño correlacional/causal puede limitarse a dos variables o abarcar modelos o estructuras tan complejascomo la siguiente (donde cada letra en recuadro representa una variable):O aun estructuras más complejas como la presentada en el apartado de hipótesis causales multivariadas delcapítulo cinco (“Establecimiento de hipótesis”).Estos diseños se fundamentan en hipótesis correlacionales y de deferencia de grupos sin atribuir causalidad(cuando se limitan a relaciones entre variables) y en hipótesis causales o de diferencia de grupos conatribución de causalidad (cuando pretenden establecer relaciones causales). Asimismo, los diseñoscorrelacionales/causales —en ocasiones— describen relaciones en uno o más grupos o subgrupos y suelendescribir primero las variables incluidas en la investigación, para luego establecer las relaciones entre éstas(en primer lugar son descriptivos de variables individuales, pero luego van más allá de las descripciones: vana establecer relaciones).EJEMPLOUna investigación para evaluar la credibilidad de tres conductores (locutores) de televisión, y relacionar estavariable con el sexo, la ocupación y el nivel socioeconómico del teleauditorio. Primero, mediríamos qué tancreíble es cada conductor y describiríamos la credibilidad de los tres conductores. Observaríamos el sexo delas personas e investigaríamos su ocupación y nivel socioeconómico, y describiríamos el sexo, ocupación ynivel socioeconómico del teleauditorio. Posteriormente, relacionaríamos la credibilidad y el sexo (para ver sihay diferencias por sexo en cuanto a la credibilidad de los tres conductores), la credibilidad y la ocupación(para ver si los conductores tienen una credibilidad similar o diferente entre las distintas ocupaciones) y
    • credibilidad y nivel socio-económico (para evaluar diferencias por nivel socioeconómico). Así, primerodescribimos y luego correlacionamos.COMENTARIO ACLARATORIOTanto en los diseños transeccionales descriptivos cómo en los correlacionales/causales vamos a observarvariables o relaciones entre éstas, en su ambiente natural y en un momento en el tiempo. Los diseños transeccionales correlacionales/causales buscan describir correlaciones entre variables o relaciones causales entre variables, en uno o más grupas de personas u objetos o indicadores y en un momento determinado.7.2.2. Investigación longitudinalEn ciertas ocasiones el interés del investigador es analizar cambios a través del tiempo en determinadasvariables o en las relaciones entre éstas. Entonces se dispone de los diseños longitudinales, los cualesrecolectan datos a través del tiempo en puntos o periodos especificados, para hacer inferencias respecto alcambio, sus determinantes y consecuencias. Por ejemplo, un investigador que buscara analizar cómoevolucionan los niveles de empleo durante cinco años en una ciudad u otro que pretendiera estudiar cómo hacambiado el contenido de sexo en las telenovelas (digamos de Venezuela) en los últimos diez años.Los diseños longitudinales suelen dividirse en tres tipos: diseños de tendencia (trend), diseños de análisisevolutivo de grupos (cohort) y diseños panel, como se indica en el siguiente esquema.DISEÑOS LONGITUDINALES DE TENDENCIALos diseños de tendencia o trend son aquellos que analizan cambios a través del tiempo (en variables o susrelaciones) dentro de alguna población en general. Por ejemplo, una investigación para analizar cambios en laactitud hacia el aborto en una comunidad. Dicha actitud se mide en varios puntos en el tiempo (digamosanualmente durante 10 años) y se examina su evolución a lo largo de este periodo. Se puede observar o medirtoda la población o bien tomar una muestra representativa de ella cada vez que se observen o midan lasvariables o los relaciones entre éstas. La característica distintiva de los diseños de tendencia o trend es que laatención se centra en una población.Estos diseños pueden representarse de la siguiente manera:
    • DISEÑOS LONGITUDINALES DE EVOLUCIÓN DE GRUPOLos diseños de evolución de grupo o estudios “cohort” examinan cambios a través del tiempo ensubpoblaciones o grupos específicos. Su atención son las “cohorts” o grupos de individuos vinculados dealguna manera —generalmente la edad, grupos por edad— (Glena, 1977). Un ejemplo de estos grupos(“cohoris”) sería el formado por las personas que nacieron en 1930 en Brasil, pero también podría utilizarseotro criterio de agrupamiento temporal como: las personas que se unieron en matrimonio durante 1986 y1987 en Costa Rica o los niños de la Ciudad de México que asistían a instrucción primaria durante elterremoto que ocurrió en 1985. Los diseños de los que estamos hablando hacen seguimiento de estos grupos através del tiempo. Usualmente en estos diseños se extrae una muestra cada vez que se mide al grupo osubpoblación más que incluir a toda la subpoblación.EJEMPLOUna investigación nacional sobre las actitudes hacia la dictadura militar de los chilenos nacidos en 1973,digamos cada cinco años, comenzando a partir de 1985. En este año se obtendría una muestra de chilenos de12 años de edad y se medirían las actitudes. En 1990, se obtendría una muestra de chilenos de 17 años y semedirían las actitudes. En 1995, se obtendría una muestra de chilenos de 22 años y en el año 2 000 unamuestra de chilenos de 27 años, y así sucesivamente. Así, se analiza la evolución o cambios de las actitudesmencionadas. Desde luego, aunque el conjunto específico de personas estudiadas en cada tiempo o mediciónpueda ser diferente, cada muestra representa a los sobrevivientes del grupo de chilenos nacidos en 1973.DIFERENCIA ENTRE DISEÑOS DE TENDENCIAY DE EVOLUCIÓN DE GRUPOSu diferencia con los diseños de tendencia puede verse en el siguiente ejemplo tomado de Wiersma (1986, p.208).EJEMPLOUn investigador está interesado en estudiar las actitudes de los maestros respecto a las asociaciones deprofesionales en la Región “A”. Las actitudes son medidas cada tres años durante un periodo de 15 años. Encada momento que se hace la medición, se seleccione de la población de maestros existente en ese momento,una muestra de ellos. La membresía de la población puede cambiar a través del tiempo al menos parcialmente(algunos pueden dejar de ser maestros o ingresar nuevos maestros), pero en cualquier momento o tiempo lapoblación es la misma: los maestros de la Región ‘A” (llamada población general). Éste sería un ejemplo deun diseño de tendencia.Si el investigador estuviera interesado en estudiar las actitudes hacia los sindicatos de profesionales por partede los maestros que se iniciaron como tales en 1986, en la Región “A”, el estudio involucraría el análisis deuna subpoblación o grupo específico. Tres años después, la siguiente muestra se obtendría de lo que queda deesa subpoblación, la cual —en 1989— estará constituida por maestros con tres anos de experiencia. Desdeluego, algunos de los maestros que se iniciaron como tales en 1986 habrán dejado la docencia, y el estudioincluirá sólo las actitudes del grupo o subpoblación de maestros que comenzaron a serlo en dicho año y en1989 continúan en el magisterio (de toda la población de maestros se estudia a una subpoblación). Éste seríaun ejemplo de diseño de evolución de grupo o cohort.En algunas poblaciones que se modifican con relativa facilidad, los miembros actuales de la poblaciónpueden cambiar totalmente a través del tiempo (Wiersma, 1986). Por ejemplo, si se llevara a cabo unainvestigación sobre las opiniones políticas de estudiantes graduados en economía cada cinco años, habría unelevado porcentaje de cambio en los integrantes actuales de esa subpoblación. Aunque la subpoblación
    • seguiría siendo siempre la misma: los graduados en Economía de tal escuela(s). Es decir, los nombres demuchas personas cambiarían, la subpoblación no.ESQUEMA DE LOS DISEÑOS DE EVOLUCIÓN DE GRUPOLos diseños de evolución de grupo podrían esquematizarse de la siguiente manera:En los diseños de tendencia y de evolución de grupo se estudia el cambio en subpoblaciones o poblacionespero debido a que en cada momento o tiempo se mide una muestra diferente aunque equivalente, el cambio seevalúa colectivamente y no de manera individual (porque las personas pueden cambiar). Si hay cambios, elinvestigador no puede determinar específicamente qué individuos provocan los cambios. En ambos tipos dediseños tal situación podría graficarse así:Es decir, algunos o todos los sujetos pueden cambiar, pero la población o subpoblación es la misma.DISEÑOS LONGITUDINALES PANELLos diseños panel son similares a las dos clases de diseños vistas anteriormente, sólo que el mismo grupoespecífico de sujetos es medido en todos los tiempos o momentos.Un ejemplo lo sería una investigación que observara anualmente los cambios en las actitudes de un grupo deejecutivos en relación a un programa para elevar la productividad, digamos durante cinco años. Cada año seobservaría la actitud de los mismos ejecutivos. Es decir, los individuos y no sólo la población o subpoblación,son los mismos. Otro ejemplo, sería el observar mensualmente (durante un año) a un grupo que acudió apsicoterapia para analizar si se incrementan sus expresiones verbales de discusión y exploración de planesfuturos, y si disminuyen sus expresiones de discusión y exploración de hechos pasados (en cada observaciónlos pacientes serían las mismas personas). Esto podría expresarse gráficamente asi:
    • En los diseños panel se tiene la ventaja de que además de conocer los cambios grupales, se conocen loscambios individuales. Se sabe qué casos específicos introducen el cambio. La desventaja es que a vecesresulta muy difícil obtener exactamente a los mismos sujetos para una segunda medición u observacionessubsecuentes. Este tipo de diseños puede estudiar poblaciones o grupos más específicos y es convenientecuando se tiene poblaciones relativamente estáticas. Por otra parte, deben verse con cuidado los efectos queuna medición pueda tener sobre mediciones posteriores (recuérdese el efecto de administración de la pruebavista como fuente de invalidación interna en experimentos y cuasiexperimentos, sólo que aplicada al contextono experimental). Los diseños panel podrían esquematizarse de la siguiente forma:Los diseños longitudinales se fundamentan en hipótesis de diferencia de grupos, correlacionales y causales Los diseños longitudinales recolectan datos sobre variables —o sus relaciones— en dos o más momentos, para evaluar el cambio en éstas. Ya sea tomando a una población (diseños de tendencia o trends) a una subpoblación (diseños de análisis evolutivo de un grupo o “cohort”) o a los mismos sujetos (diseños panel).7.2.3. Comparación de los diseños transeccionales y longitudinalesLos estudios longitudinales tienen la ventaja de que proporcionan información sobre cómo las variables y susrelaciones evolucionan a través del tiempo. Sin embargo, suelen ser más costosos que los transeccionales. Laelección de un tipo de diseño u otro, depende más bien del propósito de la investigación. Asimismo puedencombinarse ambos enfoques, por ejemplo: Un investigador puede analizar en un momento dado laproductividad en grandes, medianas y pequeñas empresas; y ver cómo se modifica (o no se modifica) laproductividad de las grandes empresas a los seis meses, al año y a los dos años.7.3. ¿CUÁLES SON LAS CARACTERÍSTICAS DE LA INVESTIGACIÓN NOEXPERIMENTAL EN COMPARACIÓN CON LA INVESTIGACIÓN EXPERIMENTAL?Tal como se mencionó al inicio del capítulo sobre experimentos, tanto la investigación experimental como lano experimental son herramientas muy valiosas de que dispone la ciencia y ningún tipo es mejor que el otro.El diseño a seleccionar en una investigación depende más bien del problema a resolver y el contexto querodea al estudio. Desde luego, ambos tipos de investigación poseen características propias que es necesarioresaltar.El control sobre las variables es más riguroso en los experimentos que en los diseños cuasiexperimentales ya su vez, ambos tipos de investigación tienen mayor control que los diseños no experimentales. En unexperimento se analizan relaciones “puras” entre las variables de interés, sin contaminación de otrasvariables, y por ello podemos establecer relaciones causales con mayor precisión. Por ejemplo, en unexperimento sobre el aprendizaje podemos variar el estilo de liderazgo del profesor, el método de enseñanzay otros factores. Así, podemos saber cuanto afectó cada variable. En cambio, en la investigación noexperimental, resulta mas complejo separar los efectos de las múltiples variables que intervienen (en unestudio no experimental sobre los daños que provoca el tabaquismo, sería más difícil saber qué tantocontribuyó el tipo de papel en el que se envolvió el tabaco, qué tanto cada sustancia que compone la mezcla,el número de cigarrillos fumados, el grado hasta donde el fumador se acaba cada cigarrillo, etcétera). En la
    • investigación experimental las variables pueden manipularse por separado o conjuntamente con otras paraconocer sus efectos, en la investigación no experimental no podemos hacerlo.Por lo que respecta a la posibilidad de réplica, los diseños experimentales y cuasiexperimentales se puedenreplicar más fácilmente, con o sin variaciones. Pueden replicarse en cualquier lugar siguiendo el mismoprocedimiento.Ahora bien, como menciona Kerlinger (1979), en los experimentos —sobre todo en los de laboratorio— lasvariables independientes pocas veces tienen tanta fuerza como en la realidad. Es decir, en el laboratoriodichas variables no muestran la magnitud real de sus efectos, la cual suele ser mayor fuera del laboratorio.Por lo tanto, si se encuentra un efecto en el laboratorio, éste tenderá a ser mayor en la realidad.En cambio, en la investigación no experimental estamos más cerca de las variables hipotetizadas como‘reales” y —consecuentemente— tenemos mayor validez externa (posibilidad de generalizar los resultados aotros individuos y situaciones cotidianas).Una desventaja de los experimentos es que normalmente seleccionan un número de personas poco omedianamente representativo respecto a las poblaciones que estudian. La mayoría de los experimentosutilizan muestras no mayores de 200 personas, lo que dificulta la generalización de resultados a poblacionesmás amplias. Por tal razón los resultados de un experimento deben observarse con precaución y es a través dela réplica de éste —en distintos contextos y con diferentes tipos de personas— como van generalizándosedichos resultados.En resumen, ambas clases de investigación —experimental y no experimental— se utilizan para el avance delconocimiento y en ocasiones resulta más apropiado un tipo u otro dependiendo del problema de investigacióna que nos enfrentemos.7.4. ¿QUÉ RELACIÓN EXISTE ENTRE EL TIPO DE ESTUDIO, LAS HIPÓTESIS Y ELDISEÑO DE INVESTIGACIÓN?Anteriormente se comentó que el planteamiento del problema y el marco teórico nos indican si nuestroestudio o investigación se iniciaría con fines básicamente exploratorios, descriptivos, correlacionales oexplicativos. Asimismo, el tipo de estudio nos lleva a la formulación de cierta clase de hipótesis y éstas a laselección de determinado diseño de investigación. En la tabla 7.1 se muestra esquemáticamente esta corres-pondencia.Algunos problemas de investigación pueden ser abordados experimentalmente o no experimentalmente. Porejemplo, si deseáramos analizar la relación entre la motivación y la productividad en los trabajadores decierta empresa, podríamos seleccionar un conjunto de éstos y dividirlos al azar en cuatro grupos: un primerodonde se propicie una elevada motivación, un segundo con mediana motivación, un tercero con bajamotivación y un cuarto al que no se le administre ningún motivador. Después compararíamos a los grupos encuanto a su productividad. Tendríamos un experimento. Si se tratara de grupos intactos tendríamos uncuasiexperimento. En cambio, si midiéramos la motivación existente en los trabajadores así como suproductividad y relacionáramos ambas variables, estaríamos realizando una investigación transeccionalcorrelacional. Y si cada seis meses midiéramos las dos variables y estableciéramos su correlaciónefectuaríamos un estudio longitudinal.
    • TABLA 7.1 CORRESPONDENCIA ENTRE TIPOS DE ESTUDIO, HIPÓTESIS Y DISEÑO DE INVESTIGACIÓN Estudio Hipótesis Diseño Exploratorio — No se establecen, lo — Transeccional que se puede formular descriptivo son conjeturas iniciales— Preexperimental Descriptivo — Descriptiva — Preexperimental — Transeccional descriptivo Correlacional — Diferencia de grupos — Cuasiexperimental sin atribuir causalidad — Transeccional correlacional. — Longitudinal (no experimental). — Correlacional — Cuasiexperimental. — Transeccional correlacional. — Longitudinal (no experimental). Explicativo — Diferencia de grupos — Experimental. atribuyendo causalidad — Cuasiexperimental, longitudinal y transeccional causal (cuando hay bases para inferir causalidad, un mínimo de control y análisis estadísticos apropiados para analizar relaciones causales). — Causales — Experimental. — Cuasiexperimental, longitudinal y transeccional causal (cuando hay bases para inferir causalidad, un mínimo de control y análisis estadísticos apropiados para analizar relaciones causa les).RESUMEN1. La investigación no experimental es la que se realiza sin manipular deliberadamente las variables independientes, se basa en variables que ya ocurrieron o se dieron en la realidad sin la intervención directa del investigador. Es un enfoque retrospectivo.2. La investigación no experimental es conocida también como investigación expost-facto (los hechos y variables ya ocurrieron) y observa variables y relaciones entre éstas en su contexto natural.3. Los diseños no experimentales se dividen de la siguiente manera:
    • 4. Los diseños transeccionales realizan observaciones en un momento único en el tiempo. Cuando miden variables de manera individual y reportan esas mediciones son descriptivos. Cuando describen relaciones entre variables son correlacionales y si establecen procesos de causalidad entre variables son correlacionales/causales.5. Los diseños longitudinales realizan observaciones en dos o más momentos o puntos en el tiempo. Si estudian a una población son diseños de tendencia, si analizan a una subpoblación o grupo específico son diseños de análisis evolutivo de grupo y si estudian a los mismos sujetos son diseños panel.6. La investigación no experimental posee un control menos riguroso que la experimental y en aquélla es más complicado inferir relaciones causales. Pero la investigación no experimental es más natural y cercana a la realidad cotidiana.7. El tipo de diseño a elegir se encuentra condicionado por el problema a investigar, el contexto que rodea a la investigación, el tipo de estudio a efectuar y las hipótesis formuladas.CONCEPTOSBÁSICOS Investigación no experimental Investigación expost-facto Diseños transeccionales Diseño transeccional descriptivo Diseño transeccional correlacuonal/explicativo Diseños longitudinales Diseño longitudinal de tendencia (trend) Diseño longitudinal de análisis evolutivo de grupo o evolución de grupo <cohort) Diseño longitudinal panel Observación en ambiente natural Tipo de estudio y diseño Tipo de hipótesis y diseñoEJERCICIOS1. Elija una investigación no experimental (de algún libro o revista) y analice: ¿Cuáles son sus diferencias con un estudio experimental? Escriba cada una y discútalas con sus compañeros.2. Un investigador está intentando evaluar la relación entre la exposición a videos musicales con alto contenido de sexo y la actitud hacia el sexo. Ese investigador nos pide que le ayudemos a construir un diseño experimental para analizar dicha relación y también un diseño transeccional correlacianal. ¿Cómo serian ambos diseños?, ¿qué actividades se desarrollarían en cada caso?, ¿cuáles serian las diferencias entre ambos diseños?, ¿cómo se manipularía en el experimento la variable ‘contenido de sexo”?, ¿cómo se inferiría la relación entre las variables en el diseño transeccional correlacional y por qué las variables ya hubieran ocurrido si se llevara a cabo?
    • 3. Construya un ejemplo de un diseño transeccional descriptivo.4. Construya un ejemplo de un diseño longitudinal de tendencia, un ejemplo de un diseño de evolución de grupo y un ejemplo de un diseño panel; y en base a los ejemplos analice las diferencias entre los tres tipos de diseños longitudinales.5. Si un investigador estudiara cada cinco años la actitud hacia la guerra de los puertorriqueños que pelearon en Vietnam durante el año de 1968, ¿tendría un diseño longitudinal..? Explique las razones de su respuesta.6. La investigación que ha venido desarrollándose ¿corresponde a un diseño no experimental? Responda y explique.BIBLIOGRAFÍASUGERIDAGLENN, N.D. (1977). Cohortanaíysis. Beverly Huís, CA: Sage Publications Inc. Series:‘Quantitative Applications in the Social Sciences”, número 5.KERLINGER, FN. (1979). Enfoque conceptual de la investigación del comportamiento. México, D.F.: Nueva Editorial Interamericana. Capitulo número 8 (‘Investigación experimental y no experimental”).KESSLER, R.C. y GREENBERG, D.F. (1981). Linear panel anaíysis: Models of quantitative change. London, UK: Academic Press, Inc. (LONDON) LTD.MARKUS, G.B. (1979). Analyz¡ng panel data. Beverly Huís, CA: Sage Publications mc: Series: ‘Quantitative Applications in the Social Sciences”, número 18.
    • EJEMPLOLa televisión y el niño Diseño transeccional que implica descripción de variables y correlaciones.
    • ¿Cómo seleccionar una muestra?OBJETIVOS DE APRENDIZAJEQue el alumno:1) Comprenda los conceptos de muestra, población y procedimiento de selección de la muestra.2) Conozca los diferentes tipos de muestras, sus características, las situaciones en que es conveniente utilizar cada uno y sus aplicaciones.3) Esté capacitado para determinar el tamaño adecuado de muestra en distintas situaciones de investigación.4) Pueda obtener muestras adecuadas desde el punto de vista científico, aplicando diferentes métodos de selección.SÍNTESISEl capítulo discute los conceptos de muestra, población o universo, tamaño de muestra, representatividad dela muestra y procedimiento de selección. También presenta una tipología de muestras: probabilísticas y noprobabilísticas. Explica cómo definir los sujetos que van a ser medidos, cómo determinar el tamaño adecuadode muestra y cómo proceder a obtener la muestra dependiendo del tipo de selección elegido.8.1. ¿QUIÉNES VAN A SER MEDIDOS?Aquí el interés se centra en quienes”, es decir, en los sujetos u objetos de estudio. Esto desde luego, dependedel planteamiento inicial de la investigación. Así, si el objetivo es por ejemplo, describir el uso que hacen losniños de la televisión, lo más factible es que tendremos que interrogar a una muestra de niños. Desde luego,también sería posible entrevistar a las mamás de los niños. Escoger entre los niños o sus mamás, o ambos,
    • dependería no sólo del objetivo de la investigación sino del diseño de la misma. El caso —ya citado en ellibro— de la investigación de Fernández Collado, Baptista y Elkes (1986) en donde el objetivo básico delestudio es el de describir la relación niño-televisión, determinó que los sujetos seleccionados para el estudiofueron niños que respondieron sobre sus conductas y percepciones relacionadas con este medio decomunicación. En otro estudio de Greenberg, Ericson y Vlahos (1972) el objetivo de análisis era investigarlas discrepancias o semejanzas en las opiniones de madres e hijos con respecto al uso de la televisión. Aquí elobjetivo del estudio supuso la selección de mamás y niños, para entrevistarlos cada uno por su lado,correlacionando posteriormente la respuesta de cada par madre-hijo.Puede lo anterior ser muy obvio, pues los objetivos de los dos ejemplos mencionados son claros. En lapráctica esto no parece ser tan simple para muchos estudiantes que en propuestas de investigación y de tesisno logran una coherencia entre los objetivos de la investigación y la unidad de análisis de la misma. Algunoserrores comunes se encuentran en la tabla 8.1.Para seleccionar una muestra, lo primero entonces es definir nuestra unidad de análisis —personas,organizaciones, periódicos, etc.— El ‘quiénes van a ser medidos”, depende de precisar claramente elproblema a investigar y los objetivos de la investigación. Estas acciones nos llevarán al siguiente paso, que esel de delimitar una población.TABLA 8.1¿QUIÉNES VAN A SER MEDIDOS?: ERRORES Y SOLUCIONES Pregunta de Unidad de análisis Unidad de análisis investigación errónea correcta¿Discriminan alas Mujeres que aparecen Mujeres y hombres quemujeres en los anuncios en los anuncios de aparecen en losde la televisión? televisión Error no hay anuncios de televisión grupo de comparación para comparar si categorías de análisis difieren entre los dos grupos.¿Están los obreros delComputar el número de Muestra de obreros queárea metropolitana conflictos sindicales trabajan en el áreasatisfechos con su registrados en metropolitana cada unotrabajo? Conciliación y Arbitraje de los cuales contestará durante los últimos 5 a las preguntas de un años, Error: la pregunta cuestionario. propone indagar sobre actitudes individuales y esta unidad de análisis denota datos agregados en una estadística laboral y macrosocial¿Hay problemas de Grupo de adolescentes, Grupo de padres ecomunicación entre aplicarles cuestionario. hijos. A ambas partes sepadres e hijos? Error: se procedería a le aplicará el describir únicamente cuestionario. cómo perciben los adolescentes la relación con sus padres
    • 8.2. ¿CÓMO SE DELIMITA UNA POBLACIÓN?Una vez que se ha definido cuál será nuestra unidad de análisis, se procede a delimitar la población que va aser estudiada y sobre la cual se pretende generalizar los resultados. Así, una población es el conjunto de todoslos casos que concuerdan con una serie de especificaciones (Selítiz, 1974). La muestra suele ser definidacomo un subgrupo de la población (Sudman, 1976). Para seleccionar la muestra deben delimitarse lascaracterísticas de la población. Muchos investigadores no describen lo suficiente las características de lapoblación o asumen que la muestra representa automáticamente a la población. Es frecuente que muchosestudios que únicamente se basan en muestras de estudiantes universitarios —porque ‘es fácil aplicarles elinstrumento de medición, pues están a la mano”— hagan generalizaciones temerarias sobre jóvenes queprobablemente posean otras características sociales. Es preferible entonces, establecer claramente lascaracterísticas de la población, a fin de delimitar cuáles serán los parámetros muestrales. Lo anterior puedeilustrarse con el ejemplo de la investigación sobre el uso de la televisión por los niños. Está claro que endicha investigación la unidad de análisis son los niños. Pero, ¿de qué población se trata?, de ¿todos los niñosdel mundo?, de ¿todos los niños de la República Mexicana? Sería muy ambicioso y prácticamente imposiblereferirnos a poblaciones tan grandes. Así tenemos que en nuestro ejemplo la población fue delimitada de lasiguiente manera:Esta definición eliminó entonces a niños mexicanos que no vivieran en el área metropolitana del D.F, a losque no van al colegio y a los menores de 9 años. Pero por otra parte permitió hacer una investigacióncosteable, con cuestionarios contestados por niños que ya sabían escribir y un control sobre la inclusión deniños de todas las zonas de la metrópolis, al usar la ubicación de las escuelas como puntos de referencia y deselección. En este y otros casos, la delimitación de las características de la población no sólo depende de losobjetivos del estudio, sino de otras razones prácticas. No será un mejor estudio, por tener una población másgrande, sino la calidad de un trabajo estriba en delimitar claramente la población con base en los objetivos delestudio. Las poblaciones deben situarse claramente en torno a sus características de contenido, lugar y en eltiempo. Por ejemplo, en un estudio sobre los directivos de empresa en México (Baptista, 1983) y con base enlas consideraciones teóricas del estudio que describe el comportamiento gerencial de los individuos y larelación de éste con otras variables de tipo organizacional se procedió a definir la población de la siguientemanera:Nuestra población comprende a todos aquellos directores generales de empresas industriales y comercialesque en 1983 tienen un capital social superior a 30 millones de pesos, con ventas superiores a los 100 millonesde pesos y/o con más de 300 personas empleadas.Vemos que en este ejemplo se delimita claramente la población, excluyendo a personas que no son losdirectores generales, a empresas que no pertenezcan al giro industrial y comercial, como por ejemplo bancos,hoteles, casas de bolsa. Se establece también claramente que se trata de empresas medianas y grandes conbase en criterios de capital y de recursos humanos. Finalmente se indica que estos criterios operaron enel año1983.5 Algunos investigadores usan cl término universo, pero los autores preferimos utilizar el término población, ya quecomo Kisch (1974), consideramos que universo es más bien un término descriptivo de un Conjunto infinito de datos, loque no se aplica a la población.
    • Los criterios que cada investigador cumpla dependen de sus objetivos de estudio, lo que es importante esestablecerlos claramente. Toda investigación debe ser transparente, sujeta a crítica y a réplica, y este ejerciciono es posible si al. examinar los resultados, el lector no puede referirlos a la población utilizada en un estudio.8.3. ¿CÓMO SELECCIONAR LA MUESTRA?Hasta este momento hemos visto que se tiene que definir cuál será la unidad de análisis y cuáles son lascaracterísticas de la población. En este inciso hablaremos de la muestra o mejor dicho de los tipos demuestra que existen, a fin de poder elegir la más conveniente para un estudio.La muestra es, en esencia, un subgrupo de la población. Digamos que es un subconjunto de elementos quepertenecen a ese conjunto definido en sus características al que llamamos población. Esto se representa en lafigura 8.2. Con frecuencia leemos y oímos hablar de “muestra representativa”, ‘muestra al azar “ “muestraaleatoria” como si con los simples términos se pudiera dar más seriedad a los resultados. En realidad, pocasveces se puede medir a toda la población, por lo que obtenemos o seleccionamos una muestra y se pretende—desde luego— que este subconjunto sea un reflejo fiel del conjunto de la población. Todas las muestrasdeben ser representativas, por tanto el uso de este término es por demás inútil. Los términos al azar yaleatorio denotan un tipo de procedimiento mecánico relacionado con la probabilidad y con la selección deelementos, pero no logra esclarecer tampoco el tipo de muestra y el procedimiento de muestreo. Hablemosentonces de esto en los próximos incisos.8.3.1. Tipos de muestraBásicamente categorizamos a las muestras en dos grandes ramas: las muestras no probabilísticas y lasmuestras probabilísticas. En estas últimas todos los elementos de la población tienen la misma posibilidad deser escogidos. Esto se obtiene definiendo las características de la población, el tamaño de la muestra y através de una selección aleatoria y/o mecánica de las unidades de análisis. Imagínense el procedimiento paraobtener el número premiado en un sorteo de lotería. Este número se va formando en el momento del sorteo, apartir de las bolitas (con un dígito) que se van sacando después de revolverías mecánicamente hasta formar elnúmero, de manera que todos los números tienen la misma probabilidad de ser elegidos.En las muestras no probabilísticas, la elección de los elementos no depende de la probabilidad, sino decausas relacionadas con las características del investigador o del que hace la muestra. Aquí el procedimientono es mecánico, ni en base a fórmulas de probabilidad, sino que depende del proceso de toma de decisionesde una persona o grupo de personas, .y desde luego, las muestras seleccionadas por decisionessubjetivas tienden a estar sesgadas. El elegir entre una muestra probabilística o una no probabilística,depende —sí, otra vez— de los objetivos del estudio, del esquema de investigación y de la contribución quese piensa hacer con dicho estudio. Para ilustrar lo anterior mencionaremos varios ejemplos que toman encuenta dichas consideraciones.
    • EJEMPLO 1En un primer ejemplo tenemos una investigación sobre inmigrantes extranjeros en México, (Baptista et al.1988). El objetivo de la investigación es documentar las experiencias de viaje, de vida y de trabajo. Paracumplir dicho propósito se seleccionó una muestra no probabilística de personas extranjeras que por diversasrazones —económicas, políticas, fortuitas— hubieran llegado a México entre 1900 y 1960. Las personas seseleccionaron a través de conocidos, de asilos, de referencias. De esta manera se entrevistaron a 40inmigrantes con entrevistas semiestructuradas que permitieron al sujeto hablar libremente sobre susexperiencias.Comentado. En este caso una muestra no probabilística es adecuada pues se trata de un estudio con un diseñode investigación exploratorio, es decir, no es concluyente, sino su objetivo es documentar ciertasexperiencias. Este tipo de estudio pretende generar datos e hipótesis que constituyan la materia prima parainvestigaciones más precisas.EJEMPLO 2Como segundo caso mencionaremos el caso de una investigación para saber cuántos niños han sidovacunados y cuántos no, y variables asociadas <nivel socioeconómico, lugar donde se vive, educación) conesta conducta y sus motivaciones. En este caso se hizo una muestra probabilística nacional de 1600 personasy de los datos se tomaron decisiones para formular estrategias de vacunación y mensajes dirigidos a persuadirla pronta y oportuna vacunación de los niños.Comentario. Este tipo de estudio, en donde se hace una asociación entre variables, cuyos resultados serviránde información para tomar decisiones políticas que afectarán a una población, se logran por medio de unainvestigación por encuestas y definitivamente a través de una muestra probabilística, diseñada de tal maneraque los datos pueden ser generalizados a la población con una estimación precisa del error que pudieracometerse al hacer tales generalizaciones.EJEMPLO 3Se diseña un experimento para medir si contenidos violentos en la televisión generan conductas antisocialesen los niños. Para lograr tal objetivo se seleccionan en un colegio 60 niños de 5 años de edad de Igual nivelsocioeconómico e igual inteligencia y se asignan aleatoriamente a 2 grupos o condiciones. 30 niños veráncaricaturas pro-sociales (ej. Heidi) y otros 30 verán caricaturas muy violentas. Inmediatamente después de laexposición a dichos contenidos violentos, los niños serán observados en un contexto de juego y se mediránsus conductas violentas y pro-sociales.Comentario. Esta es una muestra no probabilística. Aunque se asignen los niños de manera aleatoria a las doscondiciones experimentales, para generalizar a la población se necesitarían repetidos experimentos. Unestudio así es valioso en cuanto a que el nivel causa-efecto es más preciso al aislar otras variables, sinembargo los datos no pueden generalizarse a todos los niños, sino a un grupo de niños con las mencionadascaracterísticas. Se trata de una muestra dirigida y “clásica’ de un estudio de este tipo. La selección de lamuestra no es al azar, aunque la asignación de los niños a los grupos si lo es.8.4. ¿CÓMO SE HACE UNA MUESTRA PROBABILÍSTICA?Resumiremos diciendo que la elección entre la muestra probabilística y una no probabilística se determinacon base en los objetivos del estudio, el esquema de la investigación y el alcance de sus contribuciones. Lasmuestras probabilísticas tienen muchas ventajas, quizás la principal es que puede medirse el tamaño de erroren nuestras predicciones. Puede decirse incluso que el principal objetivo en el diseño de una muestraprobabilística es el de reducir al mínimo este error al que se le llama error estándar (Kish, 1965).
    • Las muestras probabilísticas son esenciales en los diseños de investigación por encuestas en donde sepretende hacer estimaciones de variables en la población, estas variables se miden con instrumentos demedición (capítulo 9) y se analizan con pruebas estadísticas para el análisis de datos en donde se presuponeque la muestra es probabilística, donde todos los elementos de la población tienen una misma probabilidad deser elegidos. Los elementos muestrales tendrán valores muy parecidos a los de la población, de manera quelas mediciones en el subconjunto, nos darán estimados precisos del conjunto mayor. Que tan preciso sondichos estimados depende del error en el muestreo, el que se puede calcular, pues hay errores que dependende la medición y estos errores no pueden ser calculados matemáticamente.Para hacer una muestra probabilística es necesario entender los siguientes términos y sus definiciones: En una población N —previamente delimitada por los objetivos de la investigación— nos interesa establecer expresiones numéricas de las características de los elementos de N. Nos interesa conocer valores promedio en la población, el cual se expresa como: Y = es decir se refiere al valor de una variable determinada ( Y ) que nos interesa conocer. Nos interesa conocer también: V= es decir la varianza de la población con respecto a determinadas variables. Como los valores de la población no se conocen, seleccionamos una muestra n y a través de estimados en la muestra, inferimos valores en la población. Y será el valor de Y el cual desconocemos. Y es un estimado promedio en la muestra el cual podemos determinar. Sabemos que en nuestra estimación habrá una diferencia ( Y — y = ?) es decir, habrá un error, el cual dependerá del número de elementos muestreados. A dicho error le llamaremos estándar =Se Se = es la desviación estándar de la distribución muestral y representa la fluctuación de y . (se)2 = el error estándar al cuadrado, es la fórmula que nos servirá para calcular la varianza (V) de la población (N). Y la varianza de la muestra (n) será la expresión S2 S2= varianza de la muestra, la cual podrá determinarse en términos de probabilidad donde S2 = p (1—p)Para una muestra probabilística necesitamos principalmente dos cosas: determinar el tamaño de la muestra(n) y seleccionar los elementos muestrales, de manera que todos tengan la misma posibilidad de ser elegidos.Para lo primero, daremos una fórmula que contiene las expresiones ya descritas. Para lo segundo,necesitamos de un marco de selección adecuado y de un procedimiento que permita la aleatoriedad en la
    • selección. Hablaremos de ambas cosas en los siguientes incisos.8.4.1. El tamaño de la muestraCuando se hace una muestra probabilística, uno debe preguntarse ¿Cuál es el número mínimo de unidades deanálisis (personas, organizaciones, capítulos de telenovelas, etc.), que necesito para conformar una muestra(n) que me asegure un error estándar menor de .01 (fijado por nosotros), dado que la población N esaproximadamente de tantos elementos? En esta pregunta se inquiere cuál será la probabilidad de ocurrenciade y , y de que el valor de y —basado en n observaciones— se sitúe en un intervalo que comprenda alverdadero valor de la población. Es decir que mi estimado y se acerque a Y , al valor real. Si nosotrosestablecemos el error estándar y fijamos .01, sugerimos que esta fluctuación promedio de nuestro estimado ycon respecto a los valores reales de la población Y , no sea> .01, es decir que de 100 casos, 99 veces mipredicción sea correcta y que el valor de y se sitúe en un intervalo de confianza que comprenda el valor deY . La fórmula para determinar el tamaño de n es la siguiente: S 2 var ianzadelamuestra n′ = V 2 var ianzadelapoblaciónlo cual se ajusta si se conoce el tamaño de la población N. Entonces tendremos que: n′ n′ = 1 − n′ / nPongamos el siguiente ejemplo. En el ejemplo que ya habíamos dado en el inciso 8.2 de este capítulo,delimitamos a una población diciendo que para un estudio de directores generales consideramos a “todosaquellos directores generales de empresas industriales y comerciales que en 1983 tienen un capital socialsuperior a 30 millones de pesos, con ventas superiores a los 100 millones de pesos y/o con más de 300personas empleadas”. Con estas características se precisó que la población era de N = 1 176 directoresgenerales ya que 1 176 empresas conformaban las mencionadas características. ¿Cuál es entonces el númerode directores generales n que se tiene que entrevistar, para tener un error estándar menor de .015, y dado quela población total es del 176?N = población de 1176 empresas.y = valor promedio de una variable = 1, un director general en cada empresa.Se = error estándar - .015, lo determinamos. Es aceptable pues es muy pequeño.V = varianza de la población. Su definición (Se)2 el cuadrado del error estándar.S2 = varianza de la muestra expresada como la probabilidad de ocurrencia de ySustituyendo tenemos que: S2 n′ = V2 S2=p(1-p)=.9(1-.9)=.09 V= (.015)2=.000225 .09 n′ = = 400 .000225
    • y ajustando tenemos que: n′ 400 n′ = = = 298 1 + n / N 1 + 400 / 1176Es decir que, para nuestra investigación, necesitaremos una muestra de 298 directores generales.Esto (como habíamos dicho) es el primer procedimiento para obtener la muestra probabilística: el determinarel tamaño de la misma, con base en estimados de la población. El segundo procedimiento estriba en cómo yde dónde seleccionar a esos 298 sujetos.8.4.2. Muestra probabilística estratificadaEl pasado ejemplo corresponde a una muestra probabilística simple. Determinamos en este caso que eltamaño de la muestra sería de n = 298 directivos de empresa. Pero supongamos que la situación se complica yque esta q la tendremos que estratificar a fin de que los elementos muestrales o unidad de análisis posean undeterminado atributo. En nuestro ejemplo este atributo es el giro de la empresa. Es decir, cuando no basta quecada uno de los elementos muestrales tengan la misma probabilidad de ser escogidos, sino que además esnecesario estratificar la muestra en relación a estratos o categorías que se presentan en la población y queaparte son relevantes para los objetivos del estudio, se diseña una muestra probabilística estratificada. Lo queaquí se hace es dividir a la población en subpoblaciones o estratos y. se selecciona una muestra para cadaestrato. La estratificación aumenta la precisión de la muestra e implica el uso deliberado de diferentestamaños de muestra para cada estrato, “a fin de lograr reducir la varianza de cada unidad de la mediamuestral” (Kish, 1965). Dice Kish (p. 92) en su libro de muestreo que en un número determinado deelementos muestrales n = Z n h la varianza de la media muestral 7 puede reducirse al mínimo si el tamaño dela muestra para cada estrato es proporcional a la desviación estándar dentro del estrato.Esto es, n fh = = KSh NEn donde fh es la fracción del estrato, n el tamaño de la muestra, N el tamaño de la población, sh es ladesviación estándar de cada elemento en el estrato h, y K es una proporción constante que nos dará comoresultado una q óptima para cada estrato.Siguiendo nuestro ejemplo de los directores de empresa tenemos que la población es de 1 176 directores deempresa y que el tamaño de muestra es n = 298. La fracción para cada estrato fh será: n 298 fh = = = .2534 N 1176De manera que el total de la subpoblación se multiplicará por esta fracción constante a fin de obtener eltamaño de muestra para el estrato. Sustituyendo tenemos que: Nh x fh = nh
    • TABLA 8.2 MUESTRA PROBABILÍSTICA ESTRATIFICADA DE DIRECTORES DE EMPRESAEstrato por giro Directores generales de empresa del giro Total Muestra población* (fh) =.2534 Nh (fn) = nh 1 Extractivo y Siderúrgico 53 13 2 Metal mecánicas 109 28 3 Alimentos, bebidas, tabaco 215 55 4 Papel y artes gráficas 87 22 5 Textiles 98 25 6 Eléctricas y electrónicas 110 28 7 Automotriz 81 20 8 Químico-farmacéutica 221 56 9 Otras empresas transformación 151 38 10 Comerciales 51 13 N=1176 n=298por ejemplo:Nh = 53 directores de empresas extractivas corresponde a la población total de este girofh = .2534 es la fracción constante.nh = 13 es el número redondeado de directores de empresa del giro extractivo quetendrán que entrevistarse.*Fuente de Industridata, 1982.8.4.3. Muestreo probabilístico por racimosEn algunos casos en donde el investigador se ve limitado por recursos financieros, por tiempo, por distanciasgeográficas o por una combinación de éstos y otros obstáculos, se recurre a otra modalidad de muestreollamado por racimos. En este tipo de muestreo se reducen costos, tiempo y energía al considerar que muchasveces nuestras unidades de análisis se encuentran encapsuladas o encerradas en determinados lugares físicoso geográficos a los que denominamos racimos. Para dar algunos ejemplos tenemos la tabla 8.3., en donde enla primera columna se encuentran unidades de análisis que frecuentemente vamos a estudiar en cienciassociales. En la segunda columna, sugerimos posibles racimos en donde se encuentran dichos elementos.TABLA 8.3 EJEMPLOS DE RACIMOSUNIDAD DE ANÁLISIS POSIBLES RACIMOSAdolescentes PreparatoriasObreros IndustriasAmas de casa MercadosNiños ColegiosPersonajes de televisión Programas de televisiónEl muestrear por racimos implica diferenciar entre la unidad de análisis y la unidad muestral. La unidad deanálisis —como lo indicamos al principio de este capítulo— se refiere a quiénes van a ser medidos, o sea, elsujeto o sujetos a quienes en última instancia vamos a aplicar el instrumento de medición. La unidad muestral
    • —en este tipo de muestra— se refiere al racimo a través del cual se logra el acceso a la unidad de análisis. Elmuestreo por racimos supone una selección en dos etapas, ambas con procedimientos probabilísticos. En laprimera, se seleccionan los racimos, siguiendo los ya reseñados pasos de una muestra probabilística simple oestratificada. En la segunda, y dentro de estos racimos se seleccionan a los sujetos u objetos que van a sermedidos. Para ello se hace una selección que asegure que todos los elementos del racimo tienen la mismaprobabilidad de ser elegidos. A continuación daremos un ejemplo que comprenda varios de losprocedimientos descritos hasta ahora y que ilustra la manera como frecuentemente se hace una muestraprobabilística en varias etapas.EJEMPLO¿COMO HACER UNA MUESTRA PROBABILÍSTICA ESTRATIFICADA Y POR RACIMOS?• Problema de investigación: Una estación de radio local necesita saber con precisión —a fin de planear sus estrategias— cómo usan la radio los adultos de una ciudad de 2 500 000 habitantes. Es decir, qué tanto radio escuchan, a qué horas, qué contenidos prefieren y sus opiniones con respecto a los programas noticiosos.• Procedimientos: Se diseñará un cuestionario que indague estas áreas sobre uso del radio. Los cuestionarios se aplicarán por entrevistadores a una muestra de sujetos adultos.• Población: Todos aquellos sujetos —hombres o mujeres— de más de 21 años de edad, y que vivan en una casa o departamento propio o rentado de la ciudad X.• Diseño por racimos: Los directivos de la estación de radio desconocen el número total de sujetos con las características arriba señaladas. Sin embargo, nos piden que diseñemos una muestra que abarque a todos los sujetos adultos de la ciudad, adultos por edad cronológica y por ser jefes de familia, es decir, excluye a los adultos dependientes. Se recurre entonces a la estrategia de seleccionar racimos y se considera el uso de un mapa actualizado de la ciudad y que demuestra que en dicha ciudad hay 5 000 cuadras. Las cuadras se utilizarán como racimos, es decir como unidades muestrales a partir de las cuales obtendremos en última instancia a nuestros sujetos adultos. Lo primero entonces es determinar ¿Cuántas cuadras necesitaremos muestrear, de una población total de 5000 cuadras, si queremos que nuestro error estándar sea no mayor de 0.15 y con una probabilidad de ocurrencia del 50%? S2Tenemos entonces que n′ = para una muestra probabilística simple. V2 S2 = p(1-p)= .5 =.25 V2= (error estándar)2 = (.015)2 = .00025 S2 .25 n′ = 2 = = 1111.11 V .000225 n 1111.11 n′ = = = 909.0902 = 909 1 + n / N 1 + 1111.11 / 5000Necesitaremos una muestra de 909 cuadras de ciudad X para estimar los valores de la población con unaprobabilidad de error menor a .01.* Sabemos que la población N = 5 000 cuadras de la ciudad está dividida por previos estudios de acuerdo a 4estratos socioeconómicos, que categorizan las 5 000 cuadras según el ingreso mensual promedio de sushabitantes, de manera que se distribuyen como sigue:
    • Estrato No. de cuadras 1 270 2 1940 3 2000 4 790 T = 5 000* Estratificación de la muestra: n fh = = KSh N 909 fh = = .1818 5000¿Cómo distribuiremos los 909 elementos muestrales de η1 para optimizar nuestra muestra, de acuerdo a ladistribución de la población en los 4 estratos socioeconómicos? Estrato No. de cuadras fh = .1 818 ηh 1 270 (.1818) 50 2 1 940 (.1818) 353 3 2000 (.1818) 363 4 790 (.1818) 143 N=5000 n=909Tenemos que en principio, de 5 000 cuadras de la ciudad se seleccionarán 50 del estrato 1, 353 del estrato 2,363 del estrato 3 y 143 del estrato 4. Esta selección comprende la selección de los racimos, los cuales sepueden numerar y elegir aleatoriamente hasta completar el número de cada estrato <ver sección 8.4.2). Enuna última etapa se seleccionan a los sujetos dentro de cada racimo. Este procedimiento también se hace demanera aleatoria, hasta lograr un número de sujetos determinados en cada racimo. En el próximo incisodescribiremos dicho procedimiento. Estrato Nh cuadras nh Número de Total de hogares- hogares por sujeto en estrato cada cuadra 1 270 50 20 1000 2 1940 353 20 7060 3 2000 363 20 7220 4 790 143 20 2860 N=5000 n=909 118408.5. ¿CÓMO SE LLEVA A CABO EL PROCEDIMIENTO DE SELECCIÓN?Cuando iniciamos nuestra discusión sobre muestra probabilística, señalamos que dichos tipos de muestradependen de dos cosas:1) del tamaño de la muestra; 2) del procedimiento de selección. De lo primero, hemos hablado con tododetalle, de lo segundo hablaremos ahora. Se determina el tamaño de la muestra n, pero ¿cómo seleccionar los
    • elementos muestrales? Se precisa el número de racimos necesario ¿cómo se seleccionan a los sujetos dentrode cada racimo? Hasta el momento sólo hemos dicho que los elementos se eligen aleatoriamente, pero ¿cómose hace esto?Las unidades de análisis o los elementos muestrales se eligen siempre aleatoriamente para asegurarnos quecada elemento tenga la misma probabilidad de ser elegidos. Pueden usarse 3 procedimientos de selección:8.5.1. TómbolaMuy simple y no muy rápido, consiste en numerar todos los elementos muestrales del 1.. al n. Hacer unasfichas, una por cada elemento, revolverías en una caja, e ir sacando n fichas, según el tamaño de la muestra.Los números elegidos —al azar— conformarán la muestra.Así en la tabla 8.2., tenemos que de una población N = 53 empresas extractivas y siderúrgicas, se necesita unamuestra n = 13 de directivos generales de dichas empresas. En una lista se puede numerar cada una de estasempresas. En fichas apartese sortean cada uno de los 53 números. Los números obtenidos se checan con los nombres y direcciones denuestra lista, para precisar los que serán sujetos de análisis.8.5.2. Números random o números aleatoriosEl uso de números random no significa la selección azarosa o fortuita, sino la utilización de una tabla denúmeros que implica un mecanismo de probabilidad muy bien diseñado. Los números random de laCorporación Rand, fueron generados con una especie de ruleta electrónica. Existe una tabla de un millón dedígitos, publicada por esta corporación; partes de dicha tabla se encuentran en los apéndices de muchos librosde estadística. Estas tablas son como lo muestra la tabla 8.4 y el apéndice 5.Siguiendo el ejemplo del inciso anterior, determinamos una muestra de 909 manzanas o cuadras, y a partir deeste número se determinó una submuestra para cada estrato. Véase que para el estrato 1, la población es de270, manzanas. Numeramos entonces en nuestro listado o mapa las 270 cuadras y seleccionamos —a partirde la tabla de números random— los 50 casos que constituirán nuestra muestra.TABLA 8.4NÚMEROS RANDOM26804 29273 79811 45610 22879 72538 70157 17683 67942 5284690720 96215 48537 94756 18124 89051 27999 88513 35943 6729085027 59207 76180 41416 48521 15720 90258 95598 10822 9307409362 49674 65953 96702 20772 12069 49901 08913 12510 6489964590 04104 16770 79237 82158 04553 93000 18585 72279 0191606432 08525 66864 20507 92817 39800 98820 18120 81860 6806502101 60119 95836 88949 89312 82716 34705 12795 58424 6970019337 96983 60321 62194 08574 81896 00390 75024 66220 1649475277 47880 07952 35832 41655 27155 95189 00400 06649 5304059535 75885 31648 88202 63899 40911 78138 26376 06641 9729176310 79385 84639 27804 48889 80070 64889 99310 04232 8400812805 65754 96887 67060 88413 31883 79233 99603 68989 8023332242 73807 48321 67123 40637 14102 55550 89992 80593 6464216212 84706 69274 13252 78974 10781 43629 36223 36042 7549275362 83633 25620 24828 59345 40653 85639 42613 40242 43160
    • 34703 93445 82051 53437 53717 48719 71858 11230 26079 4401801556 58563 36828 85053 39025 16688 69524 81885 31911 1309822211 86468 76295 16663 39489 18400 53155 92087 63942 9982701534 70128 14111 77065 99358 28443 68135 61696 55241 6186709647 32348 56909 40951 00440 10305 58160 62235 89455 7309597021 23763 18491 65056 95283 98232 86695 78699 79666 8857425469 63708 78718 35014 40387 15921 58080 03936 15953 5965840337 48522 11418 00090 41779 54499 08623 49092 654.31 1139033491 98685 92536 51626 85787 47641 95787 70139 42383 4418744764 14986 16642 19429 01960 22833 80055 39851 47350 70337Fuente: Rand Corporation.Se eligen aquellos casos que se dictaminen en la tabla de números random, hasta completar el tamaño de lamuestra. Los números pueden recorrerse hacia arriba, hacia abajo, horizontalmente. Al fin siempre se lograque cada elemento muestral tenga la misma probabilidad de ser elegido. Se eligen aquellos números quecontenga el listado. Así si en nuestro ejemplo la población es de 270, se escogen los 3 últimos dígitos y seprocede de la siguiente manera a seleccionar los casos hasta completar el número de elementos muestrales.TABLA 8.5SELECCIÓN MUESTRA BASADOS EN LA TABLA DE NÚMEROSRANDOM 78986 45691 28281 82933 24786 55586 83 830 59 025 40379 99 989 63 822 99 974(1)30 226 19863 (5)95039 08909 (7)48 197 (8)23 270(2)02 073 (4)59 042 26440 (6)16 161 14496 24786(3)05 250 47 552 95659 92 356 13 334 234718.5.3. Selección sistemática de elementos muestralesEste procedimiento de selección es muy útil y fácil de aplicar e implica el seleccionar dentro de unapoblación N a un número n de elementos a partir de un intervalo K.
    • K es un intervalo que va a estar determinado por el tamaño de la población y el tamaño de la muestra. Demanera que tenemos que K = N/n, en donde K = es un intervalo de selección sistemática N = es la poblacióna = es la muestraIlustramos los anteriores conceptos con un ejemplo. Supongamos que se quiere hacer un estudio sobre variosaspectos de la publicidad en México. Específicamente se pretende medir qué número de mensajesinformativos y qué número de mensajes motivacionales tienen los comerciales en la televisión mexicana.Para tal efecto supongamos que los investigadores consiguen videocasetes con todos los comerciales que hanpasado al aire —en los diferentes canales de televisión— durante un periodo de tres años. Quitando loscomerciales repetidos, se tiene una población de N = 1 548 comerciales. Se procede con este dato adeterminar qué número de comerciales necesitamos analizar para generalizar a toda la población nuestrosresultados con un. error estándar no mayor de .015. Con la fórmula que ya hemos dado en la lección 8.4.3 deeste capítulo tenemos que si p = .5s2 = p (l-p) = .5(.5) = .25 S2 .25 1111.11 n= = = 1111.11, n= = 647 V 2 .00025 1 + 1111.11 / 1548Si necesitamos una muestra de η = 647 comerciales, podemos utilizar para la selección al intervalo K endonde: N 1548 K= = = 2.39 = 3 * (redondeando) n 647El intervalo 1/K = 3 indica que cada tercer comercial 1/K será seleccionado hasta completar n = 647.La selección sistemática de elementos muestrales 1/K se puede utilizar para elegir los elementos de ηparacada estrato y/o para cada racimo. La regla de probabilidad que dice que cada elemento de la población tieneque tener la misma probabilidad de ser elegido, se mantiene empezando la selección de 1/K al azar. Siguien-do nuestro ejemplo, no empezamos a elegir de los 1 548 comerciales grabados, el 1,3,6,9... sino queprocuramos que el empiezo sea determinado por el azar. Así, en este caso, podemos tirar unos dados y si ensus caras muestran 1, 6, 9, empezaremos en el comercial 169 y seguiremos: 169, 172, 175 1/K.... volver aempezar por los primeros si es necesario. Este procedimiento de selección es poco complicado y tiene variasventajas: cualquier tipo de estratos en una población X, se verán reflejados en la muestra. Asimismo, laselección sistemática logra una muestra proporcionada, pues por ejemplo tenemos que el procedimiento deselección 1/K nos dará una muestra con nombres que inician con las letras del abecedario en formaproporcional a la letra inicial de los nombres de la población.8.6. LOS LISTADOS Y OTROS MARCOS MUESTRALESComo se ha visto a lo largo de este capítulo, las muestras probabilísticas requieren de la determinación deltamaño de la muestra y de un proceso de selección aleatoria que asegure que todos los elementos de lapoblación tengan la misma probabilidad de ser elegidos. Todo esto lo hemos visto, sin embargo nos faltadiscutir sobre algo esencial que precede a la selección de una muestra: el listado, el marco muestra. El listadose refiere a una lista existente o a una lista que se tiene que confeccionar ‘ad hoc”, de los elementos de lapoblación, y a partir de la cual se seleccionarán los elementos muestrales. El segundo término se refiere a unmarco de referencia que nos permita identificar físicamente a los elementos de la población, la posibilidadde enumerarlos y por ende, proceder a la selección de los elementos muestrales.* 2.39 se redondea para que sea un integro. Véase Kish (1969) p. 115-117.
    • Los listados basados en listas existentes sobre una población pueden ser variados: el directorio telefónico, lalisté de miembros de una asociación, directorios especializados, las listas oficiales de escuelas de la zona, laslistas de las canciones de éxito publicadas por una revista, la lista de alumnos de una universidad, etc. Entodo caso hay que tener en cuenta lo completo de una determinada lista, su exactitud, veracidad, su calidad, yqué tanta cobertura tiene en relación con el problema a investigar y la población que va a medirse, ya quetodos estos aspectos influyen en la selección de la muestra. Por ejemplo, para algunas encuestas se consideraque el directorio telefónico es muy útil. Sin embargo hay que tomar en cuenta que muchos teléfonos noaparecerán porque son privados o que hay hogares que no tienen teléfono. La lista de socios de unaasociación como Canacintra (Cámara Nacional de la Industria de la Transformación) puede servimos si elpropósito del estudio es —por ejemplo— conocer la opinión de los asociados con respecto a una medidagubernamental. Más si el objetivo de la investigación es el análisis de opinión del sector patronal del país, ellistado de una asociación no será adecuado por varias razones, entre otras: hay otras asociaciones patronales,la Canacintra representa solamente el sector de la Industria de Transformación, las asociaciones sonvoluntarias y no todo patrón o empresa pertenece a éstas. Lo correcto en este caso, sería construir una nuevalista, con base en los listados existentes de las asociaciones patronales, eliminando de dicha lista los casosduplicados, suponiendo que una o más empresas pudieran pertenecer a dos asociaciones al mismo tiempo,como director a la COPARMEX (Confederación Patronal de la República Mexicana) y como empresa a laANIQ (Asociación Nacional de Ingenieros Químicos).Hay listas que proporcionan una gran ayuda al investigador. Pensamos en directorios especializados como elIndustridata que enlista a las empresas mexicanas medianas y grandes, el directorio de la Ciudad de Méxicopor calles, el directorio de medios, que enlista casa productoras, estaciones de radio y televisión, periódicos yrevistas. Este tipo de directorios realizados por profesionales son útiles al investigador pues representan unacompilación (sujetos, empresas, instituciones), resultado de horas de trabajo e inversión de recursos.Recomendamos pues utilizarlos cuando sea pertinente, tomando en cuenta las consideraciones que estosdirectorios hacen en su introducción y que revelan a qué año pertenecen los datos, cómo los obtuvieron,(exhaustivamente, por cuestionarios, por voluntarios) y muy importante, quiénes y porqué quedan excluidosdel directorio.En México se cuenta también con directorios de anunciantes en publicidad y mercadotecnia como elpublicado por Mercamétrica Ediciones, 5. A. Frecuentemente es necesario construir listas ad hoc, a partir delas cuales se seleccionarán los elementos que constituirán las unidades de análisis en una determinadainvestigación. Por ejemplo en la investigación de La Televisión y el Niño (Fernández Collado, et. al., 1986)se hizo una muestra probabilística estratificada por racimo, en donde en una primera etapa se relacionaronescuelas para en última instancia llegar a los niños. Pues bien, para tal efecto se consiguió una lista de lasescuelas primarias del Distrito Federal. Cada escuela tenía un código identificable por medio del cual seeliminaron, las escuelas para niños atípicos. Este listado contenía además información sobre cada escuela,sobre su ubicación —calle y colonia—, sobre su propiedad —pública o privada—.Con ayuda de otro estudio que catalogaba en diferentes estratos socioeconómicos a las colonias del DistritoFederal con base al ingreso promedio de la zona, se hicieron 8 listas: 1 escuelas públicas clase A 2 escuelas privadas clase A 3 escuelas públicas clase B 4 escuelas privadas clase B 5 escuelas públicas clase C 6 escuelas privadas clase C 7 escuelas públicas clase D 8 escuelas privadas clase DCada lista representaba un estrato de la población y de cada una de ellas se seleccionó una muestra deescuelas.
    • No siempre existen listas que permitan identificar a nuestra población. Será necesario pues recurrir a otrosmarcos de referencia que contengan descripciones del material, organizaciones o sujetos que seránseleccionados como unidades de análisis.Algunos de estos marcos de referencia son los archivos, los mapas, volúmenes de periódicos empastados enuna biblioteca o las horas de transmisión de varios canales de televisión. De cada una de estas instanciasdaremos ejemplos con más detalles.8.6.1. ArchivosUn jefe de reclutamiento y selección de una institución quiere precisar si algunos datos que se dan en unasolicitud de trabajo están correlacionados con el ausentismo del empleado. Es decir, si a partir de datos comoedad, sexo, estado civil y duración en otro trabajo, puede predecirse que alguien tenderá a ser faltista. Paraestablecer correlaciones se considerarán como población a todos los sujetos contratados durante 10 años. Serelacionan sus datos en la solicitud de empleo con los registros de faltas.Como no hay una lista elaborada de estos sujetos, el investigador decide acudir a los archivos de lassolicitudes de empleo. Estos archivos constituyen su marco muestral a partir del cual obtendrá la muestra.Calcula el tamaño de la población, obtiene el tamaño de la muestra y selecciona sistemáticamente cadaelemento 1/K (ver sección 8.5.3) cada solicitud que será analizada. Aquí el problema que surge es que en elarchivo hay solicitudes de gente que no fue contratada, y por tanto, no pueden ser consideradas en el estudio.En este caso y en otros en donde no todos los elementos del marco de referencia o de una lista (por ejemplonombres en el directorio que no corresponden a una persona física) los especialistas en muestreo (Kish, 1965:Sutman, 1976) no aconsejan el reemplazo, con el siguiente elemento, sino simplemente no tomar en cuentaese elemento, es decir como si no existiera, continuándose con el intervalo de selección sistemática.8.6.2. MapasLos mapas son muy útiles como marco de referencia en muestras por racimo. Por ejemplo, un investigadorquiere saber qué motiva a los compradores en una determinada tienda de autoservicio. Sobre un mapa de laciudad y a partir de la lista de tiendas que de cada cadena competidora, marca todas las tiendas deautoservicios, las cuales constituyen una población de racimos, pues en cada tienda seleccionada, entrevistaráa un número n de clientes. El mapa le permite ver la población (tiendas autoservicio) y su situacióngeográfica, de manera que eligió zonas donde coexistan tiendas de la competencia, como para asegurarse queel consumidor de la zona tenga todas las posibles alternativas.8.6.3. VolúmenesEn este ejemplo supongamos que un estudioso del periodismo quiere hacer un análisis de contenido de loseditoriales de los tres principales diarios de la ciudad durante el porfiriato. El investigador va a la HemerotecaNacional y encuentra en los volúmenes que encuadernan a los diarios por trimestre y año un marco dereferencia ideal a partir del cual se seleccionará n volúmenes para su análisis. Supongamos, sin embargo, conque se encuentra que el volumen X que contiene el periódico el Hijo del Ahuizote” (Enero-Marzo 1899), faltaen la Hemeroteca. ¿Qué hace? Pues redefine la población, manifestando explícitamente que de N volúmenestiene 99% de los elementos y a partir de este nuevo número de N calculó su muestra n y la seleccionó.8.6.4. Horas de transmisiónEn un estudio de Portilla y Solórzano (1982), los investigadores querían hacer un análisis de anuncios en laTV mexicana. Las emisoras no proporcionan una lista de anuncios ni sus horas de transmisión. Por otra partesería muy caro grabar todos los anuncios a todas horas e imposible estar frente al televisor para hacerlo. Antela imposibilidad de tener un listado de comerciales, se hicieron listados que identificaron cada media hora de
    • transmisión televisiva en cada canal 2, 4, 5, 9, y 13 de las 7 a las 24 horas durante siete días de una semana deoctubre de 1982. La población estaba constituida del número total de medias horas de transmisión televisiva,N = 1190 horas. Esta población se dividió en estratos —mañana, mediodía, tarde y noche— y se procedió acalcular el tamaño de la muestra tomando en consideración que por cada media hora de transmisión hay 6minutos de comerciales (De Noriega, 1979).Se calculó el número de medias horas que se seleccionarían para obtener una muestra n. Una vez obtenido eltamaño de la muestra, se seleccionaron aleatoriamente n medias horas y por último se grabaron y analizaronúnicamente aquellos comerciales contenidos en las medias horas seleccionadas al azar y que representarondiferentes canales y segmentos del día. El punto en este ejemplo es la construcción concreta de un marcomuestral que permitiera el análisis de una muestra probabilística de comerciales.8.7. TAMAÑO ÓPTIMO DE UNA MUESTRA Y EL TEOREMA DEL LÍMITE CENTRALLas muestras probabilísticas, como lo hemos visto en incisos anteriores, requieren dos procedimientosbásicos: 1) la determinación del tamaño de la muestra y 2) la selección aleatoria de los elementos muestrales.El primer procedimiento, lo hemos descrito en su modalidad más simple, en la sección 8.4.1 de este capítulo.El precisar adecuadamente el tamaño de la muestra puede tornarse en algo muy complejo dependiendo delproblema de investigación y la población a estudiar. Se nos ocurre que para el alumno y el lector en general,pueda resultar muy útil el comparar qué tamaño de muestra han utilizado otros investigadores en cienciassociales. Para tal efecto reproducimos las siguientes tablas preparadas por Sudman (1976) y que indican eltamaño de la muestra más utilizada por los investigadores según sus poblaciones (nacionales o regionales) ysegún los subgrupos que quieren estudiarse en ellas.TABLA 8.6MUESTRAS FRECUENTEMENTE UTILIZADAS ENINVESTIGACIONES NACIONALES Y REGIONALES SEGÚN ÁREADE ESTUDIO Tipo de estudio Nacionales RegionalesEconómicos 1000+ 100Médicos 1000+ 500Conductas 1000+ 700 — 300Actitudes 1000 + 700 — 400Experimentos de Laboratorio ——— 100En esta tabla vemos que el tipo de estudio poco determina el tamaño de la muestra, sino más bien el hecho deque sean muestras nacionales o regionales. Las muestras nacionales, es decir, muestras que representan a lapoblación de un país son típicamente de más de 1 000 sujetos. La muestra del estudio “¿cómo somos losmexicanos?” (Hernández Medina, Harro, et. al., 1987) consta de 1837 sujetos repartidos de la siguientemanera: Frontera y norte 696 Centro (sin D.F.) 426 Sur-sureste 316 Distrito Federal 299 1 837Las muestras regionales (por ejemplo las que representen al área metropolitana) algún estado del país o algúnmunicipio o región son típicamente más pequeñas con rangos de 700 a 400 sujetos.
    • El tamaño de una muestra tiende más a depender del número de subgrupos que nos interesan en unapoblación. Por ejemplo, podemos subdividirla aún más en hombres y mujeres de 4 grupos de edad; o aún másen hombres y mujeres de 4 grupos de edad en cada uno de 5 niveles socioeconómicos. Si este fuera el casoestaríamos hablando de 40 subgrupos y por ende de una muestra mayor. En la siguiente tabla se describentípicas muestras según los subgrupos bajo estudio, según su alcance,—estudios nacionales o estudios especiales o regionales— y según su unidad de análisis, es decir se trata desujetos o de organizaciones, en esta última instancia el número de la muestra se reduce, ya que éstasrepresentan casi siempre una gran fracción de la población total.Tabla 8.7MUESTRAS TÍPICAS DE ESTUDIOS SOBRE POBLACIONESHUMANAS Y ORGANIZACIONALESNúmero de Población de sujetos u Poblaciones desubgrupos hogares organizaciones Nacionales Regionales Nacionales RegionalesNinguno-pocos 1000-1500 200-500 200-500 50-200Promedio 1500-2500 500-1000 500-1000 200-500Muchos 2500-+ 1000+ 1000+ 500+Estas tablas (Sudman 1976: 86-87) fueron construidas en base a artículos de investigación publicados enrevistas especializadas y nos dan una idea de las muestras que utilizan otros investigadores, de manera quepueden ayudar al investigador a precisar el tamaño de su muestra. Recordemos que lo óptimo de una muestradepende en qué tanto su distribución se aproxima a la distribución de las características de la población. Estaaproximación mejora al incrementarse el tamaño de la muestra. La “normalidad” de la distribución enmuestras grandes, no obedece a la normalidad de la distribución de una población. Al contrario, ladistribución de las variables en estudio de ciencias sociales están lejos de ser normales. Sin embargo, ladistribución de muestras de 100 o más elementos tienden a ser normales y esto sirve para el propósito dehacer estadística inferencial sobre los valores de una población. A esto se le llama teorema de límite central.Distribución norntal: esta distribución en forma de campana se logra generalmente con muestras de 100 o +unidades muestrales y es útil y necesaria cuando se hacen inferencias de tipo estadístico.
    • Esta es la distribución de una población; es anormal y, sin embargo, la distribución de una muestra de estapoblación de más de 100 casos tenderá a distribuirse normalmente. Esta tendencia —teorema del limitecentral— permite estimar los valores de la población, a partir de la inferencia estadística.8.8. ¿CÓMO SON LAS MUESTRAS NO PROBABILÍSTICAS?Las muestras no probabilísticas, las cuales llamamos también muestras dirigidas suponen un procedimientode selección informal y un poco arbitrario. Aún así estas se utilizan en muchas investigaciones y a partir deellas se hacen inferencias sobre la población. Es como si juzgásemos el sabor de un cargamento de limones,solamente probando alguno, como si para “muestra bastase un botón”. La muestra dirigida selecciona sujetos“típicos” con la vaga esperanza de que serán casos representativos de una población determinada. La verdades que las muestras dirigidas tienen muchas desventajas. La primera es que, al no ser probabilísticas, nopodemos calcular con precisión el error estándar, es decir, no podemos calcular con qué nivel de confianzahacemos una estimación. Esto es un grave inconveniente si consideramos que la estadística inferencial sebasa en teoría de la probabilidad, por lo que pruebas estadísticas (X2, correlación, regresión, etc.), en muestrasno probabilísticas tienen un valor limitado y relativo a la muestra en sí, mas no a la población. Es decir, losdatos no pueden generalizarse a una población, que no se consideró ni en sus parámetros, ni en sus elementospara obtener la muestra. Recordemos que, en las muestras de este tipo, la elección de los sujetos no dependede que todos tienen la misma probabilidad de ser elegidos, sino de la decisión de un investigador o grupo deencuestadores.La ventaja de una muestra no probabilística es su utilidad para un determinado diseño de estudio, querequiere no tanto de una “representatividad de elementos de una población, sino de una cuidadosa ycontrolada elección de sujetos con ciertas características especificadas previamente en el planteamiento delproblema”. Hay varias clases de muestras dirigidas y éstas se definirán a continuación.8.8.1. La muestra de sujetos voluntariosLas muestras de sujetos voluntarios son frecuentes en ciencias sociales y ciencias de la conducta. Se trata demuestras fortuitas, utilizadas también en la Medicina y la Arqueología en donde el investigador elaboraconclusiones sobre especimenes que llegan a sus manos de manera casual. Pensemos por ejemplo en lossujetos que voluntariamente acceden a participar en un estudio que monitorea los efectos de un medicamentoo en el investigador que anuncia en una clase que está haciendo un estudio sobre motivación en eluniversitario e invita a aquellos que acepten someterse a una prueba proyectiva TA.T. En estos casos laelección de los individuos que serán sujetos a análisis depende de circunstancias fortuitas. Este tipo demuestra se usa en estudios de laboratorio donde se procura que los sujetos sean homogéneos en variablestales como edad, sexo, inteligencia, de manera que los resultados o efectos no obedezcan a diferenciasindividuales, sino a las condiciones a las que fueron sometidos.
    • 8.8.2. La muestra de expertosEn ciertos estudios es necesaria la opinión de sujetos expertos en un tema. Estas muestras son frecuentes enestudios cualitativos y exploratorios que para generar hipótesis más precisas o para generar materia primapara diseño de cuestionarios. Por ejemplo en un estudio sobre el perfil de la mujer periodista en México(Barrera, et. al., 1989) se recurrió a una muestra de η = 227 mujeres periodistas pues se consideró que estoseran los sujetos idóneos para hablar de contratación, sueldos y desempeño de las mujeres periodistas. Estasson muestras válidas y útiles cuando los objetivos del estudio así lo requieren.8.8.3. Los sujetos-tiposAl igual que las muestras anteriores, ésta también se utiliza en estudios exploratorios y en investigaciones detipo cualitativo, donde el objetivo es la riqueza, profundidad y calidad de la información, y no la cantidad, yestandarización. En estudios de perspectiva fenomenológica donde el objetivo es analizar los valores, ritos ysignificados de un determinado grupo social, el uso tanto de expertos como de sujetos-tipo es frecuente. Porejemplo pensamos en los trabajos de Howard Becker (“El músico de jazz”, “Los muchachos de blanco”) endonde se basa en grupos de típicos músicos de jazz y típicos estudiantes de medicina para adentrarse en elanálisis de los patrones de identificación y socialización de estas dos profesiones: la de músico, la de médico.Los estudios motivacionales, los cuales se hacen para el análisis de las actitudes y conductas del consumidor,también utilizan muestras de sujeto-tipo. Aquí se definen los grupos a los que va dirigido un determinadoproducto —por ejemplo jóvenes clase socioeconómica A y B, amas de casa, clase B, ejecutivos clase A-B—y se construyen grupos de 8 ó 10 personas, cuyos integrantes tengan las características sociales ydemográficas de dicho subgrupo.Con dicho grupo se efectúa una sesión, en que un facilitador o moderador dirigirá una conversación donde losmiembros del grupo expresen sus actitudes, valores, medios, expectativas, motivaciones hacia lascaracterísticas de un determinado producto o servicio.8.8.4. La muestra por cuotasEste tipo de muestra se utiliza mucho en estudios de opinión y de mercadotecnia. Los encuestadores recibeninstrucciones de administrar cuestionarios a sujetos en la calle, y que al hacer esto vayan conformando ollenando cuotas de acuerdo a la proporción de ciertas variables demográficas en la población. Así, porejemplo, para un estudio sobre la actitud de la población hacia un candidato político, le dice a losencuestadores “van a tal colonia y me entrevistan a 150 sujetos. Que el 25% sean hombres mayores de 30años, 25% mujeres mayores de 30 años; 25% hombres menores de 25 años y 25% mujeres menores de 25años”. Así se construyen estas muestras, que como vemos dependen en cierta medida del juicio delentrevistador.Hemos terminado este capitulo de muestra y, a manera de conclusión, resumiremos en una tabla queesquematice los diferentes tipos de muestra, y los estudios en donde se usan con mayor frecuencia.
    • TABLA 8.8TIPOS DE MUESTRAMuestras probabilísticasMuestras dirigidas(Estudios descriptivos, diseños de investigación por encuestas, censos, raitings, estudios para toma dedecisiones).Muestra probabilística simpleSujetos voluntarios (diseños experimentales, situación de laboratorio).Muestra probabilística estratificada.Muestras de experimentos,Muestra probabilística estratificada Muestras de sujetos-tipo estudiosy por racimos. cualitativos, investigación motivacional. Muestras por cuotas. Estudios de opinión y de mercado.Resultados. Las conclusiones se Las conclusiones difícilmentegeneralizan a la población, y se pueden generalizarse a la población.conoce el error estándar de nuestros Si esto se hace debe ser con muchaestimados. cautela.RESUMEN1. En este capítulo describimos el cómo seleccionar una muestra. Lo primero que se tiene que plantear es el quiénes van a ser medidos, lo que corresponde a definir la unidad de análisis —personas, organizaciones o periódicos—. Se procede después a delimitar claramente la población con base en los objetivos del estudio y en cuanto a características de contenido, de lugar y en el tiempo.2. La muestra es un subgrupo de la población —previamente delimitada— y puede ser probabilística o no probabilística.3. El elegir qué tipo de muestra se requiere depende de los objetivos del estudio y del esquema de investigación.4. Las muestras probabilísticas son esenciales en los diseños de investigación por encuestas donde se pretenden generalizar los resultados a una población. La característica de este tipo de muestra, es que todos los elementos de la población tienen al inicio la misma probabilidad de ser elegidos, de esta manera los elementos muestrales tendrán valores muy aproximados a los valores de la población, ya que las mediciones del subconjunto, serán estimaciones muy precisas del conjunto mayor. Esta precisión depende del error de muestreo, llamado también error estándar.5. Para una muestra probabilística necesitamos dos cosas: determinar el tamaño de la muestra y seleccionar los elementos muestrales en forma aleatoria.6. El tamaño de la muestra se calcula con base a la varianza de la población y la varianza de la muestra. Esta última expresada en términos de probabilidad de ocurrencia. La varianza de la población se calcula con el cuadrado del error estándar, el cual determinamos. Entre menor sea el error estándar, mayor será el tamaño de la muestra.7. Las muestras probabilísticas pueden ser: Simples, estratificadas y por racimos. La estratificación aumenta la precisión de la muestra e implica el uso deliberado de submuestras para cada estrato o categoría que sea relevante en la población. El muestrear por racimos implica diferencias entre la unidad de análisis y la unidad muestral. En este tipo de muestreo hay una selección en dos etapas, ambas con procedimientos probabilísticos. En la primera se seleccionan los racimos —escuelas,
    • organizaciones, salones de clase— en la segunda y dentro de los racimos a los sujetos que van a ser medidos.8. Los elementos muestrales de una muestra probabilística siempre se eligen aleatoriamente para asegurarnos de que cada elemento tenga la misma probabilidad de ser elegido. Pueden usarse tres procedimientos de selección: 1. Tómbola, 2. Tabla de números random y 3. Selección sistemática. Todo procedimiento de selección depende de listados, ya sea existentes o construidos ad hoc. Listados pueden ser: el directorio telefónico, listas de asociaciones, listas de escuelas oficiales, etc. Cuando no existen listas de elementos de la población se recurren a otros marcos de referencia que contengan descripciones del material, organizaciones o sujetos seleccionados como unidades de análisis. Algunos de éstos pueden ser los archivos, hemerotecas y los mapas.9. Las muestras no-probabilísticas, pueden también llamarse muestras dirigidas, pues la elección de sujetos u objetos de estudio depende del criterio del investigador.10. Las muestras dirigidas pueden ser de varias clases: (1) Muestra de sujetos voluntarios — frecuentemente utilizados con diseños experimentales y situaciones de laboratorio. (2) Muestra de expertos —frecuentemente— utilizados en estudios exploratorios. (3) Muestra de sujetos tipo —o estudios de casos—, utilizados en estudios cualitativos y motivacionales y (4) muestreo por cuotas — frecuentes— en estudios de opinión y de mercadotecnia. Las muestras dirigidas son válidas en cuanto a que un determinado diseño de investigación así los requiere, sin embargo los resultados son generalizables a la muestra en sí o a muestras similares. No son generalizables a una población.11. En el teorema de límite central se señala que una muestra de más de cien casos, será una muestra con una distribución normal en sus características, sin embargo la normalidad no debe conjuntarse con probabilidad. Mientras lo primero es necesario para efectuar pruebas estadísticas, lo segundo es requisito indispensable para hacer inferencias correctas sobre una población.GLOSARIO Elementos muestrales; Casos o unidades que conforman una muestra. Error estándar: Error en el muestreo, definido como la desviación promedio de un estimado de los valores reales de la población. Listados: Lista o marco de referencia del cual se obtienen los elementos muestrales. Muestra: Subconjunto de elementos de la población. Muestra probabilística: Subconjunto donde todos los elementos de la población tienen la misma probabilidad de ser escogidos. Muestra no probabilística: Muestra dirigida, en donde la selección de elementos dependen del criterio del investigador. Población: Conjunto de todos los casos que concuerdan con una serie de especificaciones. Selección aleatoria: Selección probabilística de los elementos de una población. Selección sistemática: Selección de elementos de una población a partir de un intervalo. Teorema Límite Central: Proposición de que aun en muestras de tamaño moderado —más de 100 casos-, la distribución será aproximadamente normal. Unidad de análisis: Quienes van a ser medidos en una investigación. Unidad muestral: El racimo a través del cual se logra el acceso a la unidad de análisis. Varianza: Fluctuación o variabilidad promedio de un determinado valor de la población.EJERCICIOS1. Se forman grupos de 3 o 4 personas. Cada grupo dispone de 15 minutos, para formular una pregunta de investigación. El problema puede ser de cualquier área de estudio. Lo que conviene aquí, es que sea algo que realmente inquiete a los estudiantes, algo que ellos consideren un fenómeno social importante. Las preguntas de investigación se van anotando en el pizarrón. Después y junto a cada de éstas preguntas se define ¿quiénes van a ser medidos? Discutir por qué y por qué no son correctas las respuestas de los estudiantes.
    • 2. Como secuencia del ejercicio anterior se proponen los siguientes temas de investigación. Supongamos que en otro curso, estudiantes de un taller de investigación sugirieron los siguientes temas para investigar. Decir en cada caso quiénes van a ser medidos, para lograr resultados en las investigaciones propuestas.Tema 1. ¿Cuál es el impacto que sobre los jóvenes tienen los anuncios de bebidas alcohólicas?Tema 2. Hace tres meses que se implantó en una fábrica de motores un programa de círculos de calidad. ¿Ha tenido éxito dicho programa?Tema 3. Los niños que asistieron en la primaria a escuelas laicas y mixtas, ¿tienen un mejor desempeño académico en la universidad que los que provienen de escuelas religiosas de un solo sexo?Tema 4. ¿Qué diferencias significativas existen entre los comerciales de la televisión mexicana, la norteamericana y la venezolana?3. Seleccione 2 estudios de alguna publicación científica <ver apéndice 1) y 2 tesis de licenciatura (que curse o que ya cursó). Obviamente los 4 estudios tienen que entrar dentro de la categoría de estudios exploratorios, descriptivos y/o experimentales: Analice los siguientes aspectos: a) ¿Cuál es el problema de investigación? b) ¿Cuál es la muestra? c) ¿Cómo fue elegida? d) ¿Es adecuada la muestra y el procedimiento de muestreo para el problema que se investigó? e) ¿Cuáles son los principales resultados o conclusiones? f) ¿Dichos resultados son generalizables a una población mayor? g) Con base en la muestra, ¿pueden tomarse como serias dichas generalizaciones? Evalúe la solidez de los 4 estudios, tomando como criterios los aspectos a, b, c, d, e, f y g.4. Supongamos que trabaja en un despacho que hace investigaciones sociales y que diversos clientes le preguntan que los asesore en estudios de diferente índole. ¿Qué tipo de muestra sugeriría para cada uno? Fundamente su sugerencia Cliente Necesidad Tipo de muestra 4.1. Clínica de terapias Pacientes con cáncer que siguen psicoemocionales. la terapia reaccionan mejor a los tratamientos médicos usuales que los enfermos de cáncer que no toman la terapia 4.2. Empresa en el giro Definir cuáles son nuestros empleados químico. y obreros, anteriores y presentes, que tienen menos ausentismo Es decir, ¿hay un perfil del ausentista? 4.3. Empresa de cosmeto- ¿Qué nociones tienen las jóvenes logia. (de 15 a 20 años) sobre su arreglo personal y cuidado de su cutis. Funcionaria crear una línea de productos exclusivamente para ellas? 4.4. Grupo que defiende ¿Qué quejas tienen los niños sobre los derechos del con- los juguetes del mercado?, sumidor. ¿se rompen?, ¿son peligrosos?, ¿aburridos?, durabilidad, etcétera. 4.5. Partido político. ¿Por cuál candidato a gobernador votarán los ciudadanos de determinado Estado? 5. Supongamos que una asociación iberoamericana de profesionales cuenta con 5 000 miembros. La
    • junta directiva ha decidido hacer una encuesta (por teléfono o por fax) a los suscritos para indagar - entre otras cosas— lugar de trabajo, puesto que ocupa, salario aproximado, carrera cursada, generación, estudios posteriores, oportunidades de avance percibidas, etc. En resumen, se piensa publicar un perfil profesional actualizado con propósito de retroalimentar a los asociados. Como seria muy costoso llegar a los 5 000 miembros repartidos en España, Iberoamérica y Estados Unidos, ¿qué tamaño de muestra se necesita, si queremos un error estándar no mayor de .015? Una vez definido el tamaño de la muestra, ¿cómo sería el proceso de selección, de manera que los resultados obtenidos con base en la muestra puedan ser generalizados a toda la población? Es decir, se pretende reportar un perfil certero de los 5 000 socios de dicha asociación profesional.6. Una institución quiere lanzar por televisión mensajes de prevención de uso de sustancias dañinas (alcohol y drogas). Los productores no saben realmente el grado de realismo que deben contener estos mensajes ni su tono, es decir si deben apelar al miedo, a la salud o a los problemas morales que se desencadenan en las familias. Se sabe con certeza que hay que hacer esta campaña, pero no se tiene idea clara de cómo estructurar el mensaje para que sea más efectivo. En resumen, para conceptualizar y poner en imágenes dichos mensajes, se necesita información previa sobre la relación sujeto-sustancia. ¿Qué se aconsejaría aquí? ¿Qué tipo de muestra se necesitarla para recabar dicha información?BIBLIOGRAFÍA SUGERIDACOSMOS, 5. (1982). Lite style and consumption atterns. Jeurnal of Consumer Research. March, p. 453.DOUGLAS, JACK D. (1980). Introduction tothe sociologies of everyday lite. New York, N.Y: Allyn and Bacon.GLASS, GENE V. y Julian C. Stanley <1970). Statistical methods in education and psychology. New Jersey: Prentice-Hall.HANUSHEK, ERIC A. y JE. Jackson <1977). Statistical methods for social scientists. New York, N.Y.: Academic Press~ capitulo 3.HARRISON, DANIEL R <1976). Socialtorecastingmethodology: Suggestions for research. New York, N.Y: Ruselí Sage Foundation.HOLGUÍN QUIÑONES, FERNANDO <1972). Estadistica descriptiva (aplicada a las ciencias sociales). México, D.F.: Universidad Nacional Autónoma de México.KISH, LESLIE <1975). Survey Sampling. New York, N.Y: John Wilen & Sons.KREYSZIQ, ERWIN (1974). Introducción a la estad(stica matemática. México, D.F.: Ed. LIMUSA. ParteII.LOFLAND, JOHN & L.H. LOFLAND <1984). Analyzing social setting. Belmont, CA: Wadsworth Publishing Co., lnc.IUniversity of California.PADUA, JORGE (1979). Técnicas de investigación aplicadas a las ciencias sociales. México, D.F.: El Colegio de México/Fondo de Cultura Económica. Capítulo III.
    • Recolección de los datos PROCESO DE INVESTIGACIÓN Octavo paso RECOLECTAR LOS DATOS • Definir la forma idónea de recolectar los datos de acuerdo al contexto de la investigación. • Elaborar el instrumento de medición. • Aplicar el instrumento de medición. • Obtener los datos. • Codificar los datos. • Archivar los datos y prepararlos para el análisis.OBJETIVOSQue el alumno:1) Comprenda el significado de “medir” en ciencias sociales.2) Comprenda los requisitos que toda medición debe cumplir: confiabilidad y validez.3) Conozca los métodos para determinar la confiabilidad y validez de un instrumento de medición.4) Comprenda los niveles de medición en que pueden ubicarse las variables.5) Conozca los principales instrumentos de medición disponibles en ciencias sociales.6) Esté capacitado para elaborar y aplicar diferentes instrumentos de medición.7) Se encuentre habilitado en la preparación de datos para su análisis.SÍNTESISEl capítulo presenta una definición de medición en el contexto de las ciencias sociales, así como losrequisitos que todo instrumento de medición debe reunir: confiabilidad y validez. Diversos métodos paradeterminar la confiabilidad y validez son revisados.Además, el capitulo analiza y ejemplifica las principales maneras de medir en ciencias sociales: escalas deactitudes, cuestionarios, análisis de contenido, observación, pruebas estandarizadas, sesiones en profundidady utilización de archivos.Finalmente en el capítulo se presenta el procedimiento de codificación de los datos obtenidos y la forma deprepararlos para el análisis.
    • 9.1. ¿QUÉ IMPLICA LA ETAPA DE RECOLECCIÓN DE LOS DATOS?Una vez que seleccionamos el diseño de investigación apropiado y la muestra adecuada de acuerdo connuestro problema de estudio e hipótesis, la siguiente etapa consiste en recolectar los datos pertinentes sobrelas variables involucradas en la investigación.Recolectar los datos implica tres actividades estrechamente vinculadas entre sí:a) Seleccionar un instrumento de medición de los disponibles en el estudio del comportamiento o desarrollar uno (el instrumento de recolección de los datos). Este instrumento debe ser válido y confiable, -de lo contrario no podemos basamos en sus resultados.b) Aplicar ese instrumento de medición. Es decir, obtener las observaciones y mediciones de las variables que son de interés para nuestro estudio (medir variables).c) Preparar las mediciones obtenidas para que puedan analizarse correctamente (a esta actividad se le denomina codificación de los datos).9.2. ¿QUÉ SIGNIFICA MEDIR?De acuerdo con la definición clásica del término —ampliamente difundida— medir significa “asignarnúmeros a objetos y eventos de acuerdo a reglas” (Stevens, 1951). Sin embargo, como señalan Carmines yZeller (1979), esta definición es más apropiada para las ciencias físicas que para las ciencias sociales, ya quevarios de los fenómenos que son medidos en éstas no pueden caracterizarse como objetos o eventos, puestoque son demasiado abstractos para ello. La disonancia cognitiva, la alienación, el producto nacional bruto y lacredibilidad son conceptos tan abstractos para ser considerados cosas que pueden verse o tocarse” (definiciónde objeto) o solamente como “resultado, consecuencia o producto” (definición de evento) (Carmines y Zeller,1979, p. 10).Este razonamiento nos hace sugerir que es más adecuado definir la medición como “el proceso de vincularconceptos abstractos con indicadores empíricos proceso que se realiza mediante un plan explicito yorganizado para clasificar (y frecuentemente cuantificar) los datos disponibles —los indicadores— entérminos del concepto que el investigador tiene en mente (Carmines y Zeller, 1979, p. 10). Y en este proceso,el instrumento de medición o de recolección de los datos juega un papel central. Sin él no hay observacionesclasificadas.La definición sugerida incluye dos consideraciones: La primera es desde el punto de vista empírico y seresume en que el centro de atención es la respuesta observable (sea una alternativa de respuesta marcada enun cuestionario, una conducta grabada vía observación o una respuesta dada a un entrevistador). La segundaes desde una perspectiva teórica y se refiere a que el interés se sitúa en el concepto subyacente no observableque es representado por la respuesta (Carmines y Zeller, 1979). Así, los registros del instrumento de mediciónrepresentan valores observables de conceptos abstractos. Un instrumento de medición adecuado es aquel queregistra datos observables que representan verdaderamente a los conceptos o variables que el investigadortiene en mente.En toda investigación aplicamos un instrumento para medir las variables contenidas en las hipótesis (ycuando no hay hipótesis, simplemente para medir las variables de interés). Esa medición es efectiva cuando elinstrumento de recolección de los datos realmente representa a las variables que tenemos en mente. Si no esasí nuestra medición es deficiente y por lo tanto la investigación no es digna de tomarse en cuenta. Desdeluego, no hay medición perfecta, es prácticamente imposible que representemos fielmente variables talescomo la inteligencia, la motivación, el nivel socioeconómico, el liderazgo democrático, la actitud hacia elsexo y otras más; pero sí debemos de acercarnos lo más posible a la representación fiel de las variables aobservar, mediante el instrumento de medición que desarrollemos.
    • 9.3. ¿QUÉ REQUISITOS DEBE CUBRIR UN INSTRUMENTO DE MEDICIÓN?Toda medición o instrumento de recolección de los datos debe reunir dos requisitos esenciales: confiabilidady validez. La confiabilidad de un instrumento de medición se refiere al grado en que su aplicación repetida almismo sujeto u objeto, produce iguales resultados. Por ejemplo, si yo midiera en este momento latemperatura ambiental mediante un termómetro y me indicara que hay 220C. Un minuto más tarde consultaraotra vez y el termómetro me indicara que hay 50C. Tres minutos después observara el termómetro y ahora meindicara que hay 400C. Este termómetro no sería confiable (su aplicación repetida produce resultadosdistintos). Igualmente, si una prueba de inteligencia la aplico hoy a un grupo de personas y me proporcionaciertos valores de inteligencia; la aplico un mes después y me proporciona valores diferentes, al igual que ensubsecuentes mediciones. Esa prueba no es confiable (analícense los valores de la figura 9.1, suponiendo quelos coeficientes de inteligencia puedan oscilar entre 95 y 150). Los resultados no son consistentes; no sepuede “confiar” en ellos.FIGURA 9.1EJEMPLO DE RESULTADOS PROPORCIONADOS PORUN INSTRUMENTO DE MEDICIÓN SIN CONFIABILIDAD PRIMERA SEGUNDA TERCERA APLICACIÓN APLICACIÓN APLICACIÓNMartha 130 Laura 131 Luis 140Laura 125 Luis 130 Teresa 129Arturo 118 Marco 127 Martha 124Luis 112 Arturo 120 Rosa María 120Marco 110 Chester 118 Laura 109Rosa Maria 110 Teresa 118 Chester 108Chester 108 Martha 115 Arturo 103Teresa 107 Rosa María 107 Marco 101La confiabilidad de un instrumento de medición se determina mediante diversas técnicas, las cuales secomentarán brevemente después de revisar el concepto de validez.La validez, en términos generales, se refiere al grado en que un instrumento realmente mide la variable quepretende medir. Por ejemplo, un instrumento para medir la inteligencia válido debe medir la inteligencia y nola memoria. Una prueba sobre conocimientos de Historia debe medir esto y no conocimientos de literaturahistórica. Aparentemente es sencillo lograr la validez. Después de todo —como dijo un estudiante—“pensamos en la variable y vemos cómo hacer preguntas sobre esa variable”. Esto seria factible en unoscuantos casos (como lo sería el “sexo” de una persona). Sin embargo, la situación no es tan simple cuando setrata de variables como la motivación, la calidad de servicio a los clientes, la actitud hacia un candidatopolítico y menos aun con sentimientos y emociones, así como diversas variables con las que trabajamos enciencias sociales. La validez es una cuestión más compleja que debe alcanzarse en todo instrumento demedición que se aplica. Kerlinger (1979, p. 138) plantea la siguiente pregunta respecto a la validez: ¿Estáusted midiendo lo que usted cree que está midiendo? Si es así, su medida es válida; si no, no lo es.La validez es un concepto del cual pueden tenerse diferentes tipos de evidencia (Wiersma, 1986; Gronlund,1985): 1) evidencia relacionada con el contenido, 2) evidencia relacionada con el criterio y 3) evidenciarelacionada con el constructo. Hablemos de cada una de ellas.1) Evidencia relacionada con el contenidoLa validez de contenido se refiere al grado en que un instrumento refleja un dominio específico de contenidode lo que se mide. Es el grado en que la medición representa al concepto medido (Bohrnstedt, 1976). Porejemplo, una prueba de operaciones aritméticas no tendrá validez de contenido si incluye sólo problemas de
    • resta y excluye problemas de suma, multiplicación o división (Carmines y Zeller, 1979). 0 bien, una pruebade conocimientos sobre las canciones de “Los Beatles” no deberá basarse solamente en sus álbumes Tet itBe”y “Abbey Road”, sino que debe incluir canciones de todos sus discos.Un instrumento de medición debe contener representados a todos los items del dominio de contenido de lasvariables a medir. Este hecho se ilustra en la figura 9.2.2) Evidencia relacionada con el criterioLa validez de criterio establece la validez de un instrumento de medición comparándola con algún criterioexterno. Este criterio es un estándar con el que se juzga la validez del instrumento (Wiersma, 1986). Entre losresultados del instrumento de medición se relacionen más al criterio, la validez del criterio será mayor. Porejemplo, un investigador valida un examen sobre manejo de aviones, mostrando la exactitud con que elexamen predice qué tan bien Un grupo de pilotos puede operar un aeroplano.Si el criterio se fija en el presente, se habla de validez concurrente (los resultados del instrumento secorrelacionan con el criterio en el mismo momento o punto del tiempo). Por ejemplo, un cuestionario paradetectar las preferencias del electorado por los distintos partidos contendientes, puede validarse aplicándolotres o cuatro días antes de la elección y sus resultados compararlos con los resultados finales de la elección (sino hay fraude —desde luego—).Si el criterio se fija en el futuro, se habla de validez predicativa. Por ejemplo, una prueba para determinar lacapacidad administrativa de altos ejecutivos se puede validar comparando sus resultados con el futurodesempeño de los ejecutivos medidos.
    • 3) Evidencia relacionada con el constructoLa validez de constructo es probablemente 35 la más importante sobre todo desde una perspectiva científica yse refiere al grado en que una medición se relaciona consistentemente con otras mediciones de acuerdo conhipótesis derivadas teóricamente y que conciernen a los conceptos (o constructos) que están siendo medidos.Un constructo es una variable medida y que tiene lugar dentro de una teoría o esquema teórico.Por ejemplo, supongamos que un investigador desea evaluar la validez de constructo de una mediciónparticular, digamos una escala de motivación intrínseca: “el Cuestionario de Reacción a Tareas”, versiónmexicana (Hernández-Sampieri y Cortés, 1982). Estos autores sostienen que el nivel de motivación intrínsecahacia una tarea está relacionado positivamente con el grado de persistencia adicional en el desarrollo de latarea (v.g., los empleados con mayor motivación intrínseca son los que suelen quedarse más tiempo adicionaluna vez que concluye su jornada). Consecuentemente, la predicción teórica es que a mayor motivaciónintrínseca, mayor persistencia adicional en la tarea. El investigador administra dicho cuestionario demotivación intrínseca a un grupo de trabajadores y también determina su persistencia adicional en el trabajo.Ambas mediciones son correlacionadas. Si la correlación es positiva y sustancial, se aporta evidencia para lavalidez de constructo del Cuestionario de Reacción a Tareas, versión mexicana (a la validez para medir lamotivación intrínseca).La validez de constructo incluye tres etapas:1) Se establece y especifica la relación teórica entre los conceptos (sobre la base del marco teórico).2) Se correlacionan ambos conceptos y se analiza cuidadosamente la correlación.3) Se interpreta la evidencia empírica de acuerdo a qué tanto clarifica la validez de constructo de una medición en particular.El proceso de validación de un constructo está vinculado con la teoría. No es posible llevar a cabo lavalidación de constructo, a menos que exista un marco teórico que soporte a la variable en relación con otrasvariables. Desde luego, no es necesaria una teoría sumamente desarrollada, pero si investigaciones que hayandemostrado que los conceptos están relacionados. Entre más elaborado y comprobado se encuentre el marcoteórico que apoya la hipótesis, la validación de constructo puede arrojar mayor luz sobre la validez de uninstrumento de medición. Y mayor confianza tenemos en la validez de constructo de una medición, cuandosus resultados se correlacionan significativamente con un mayor número de mediciones de variables queteóricamente y de acuerdo con estudios antecedentes están relacionadas. Esto se representa en la figura 9.3.Para analizar las posibles interpretaciones de evidencia negativa en la validez de constructo, se sugiereconsultar a Cronbach y Meehí (1955) y Cronbach (1984).VALIDEZ TOTAL = VALIDEZ DE CONTENIDO + VALIDEZDE CRITERIO + VALIDEZ DE CONSTRUCTOAsí, la validez de un instrumento de medición se evalúa sobre la base de tres tipos de evidencia. Entre mayorevidencia de validez de contenido, validez de criterio y validezde constructo tenga un instrumento de medición; éste se acerca más a representar la variable o variables quepretende medir.Cabe agregar que un instrumento de medición puede ser confiable pero no necesariamente válido (un aparato—por ejemplo— puede ser consistente en los resultados que produce, pero no medir lo que pretende). Porello es requisito que el instrumento de medición demuestre ser confiable y válido. De no ser así, losresultados de la investigación no los podemos tomar en seno.35 La explicación se basa en Carmines y ZelIer (1979).
    • FACTORES QUE PUEDEN AFECTAR LA CONFIABILIDAD Y VALIDEZHay diversos factores que pueden afectar la confiabilidad y la validez de los instrumentos de medición.El primero de ellos es la improvisación. Algunas personas creen que elegir un instrumento de medición odesarrollar uno es algo que puede tomarse a la ligera. Incluso algunos profesores piden a los alumnos queconstruyan instrumentos de medición de un día para otro, o lo que es casi lo mismo, de una semana a otra. Locual habla del poco o nulo conocimiento del proceso de elaboración de instrumentos de medición. Estaimprovisación genera —casi siempre— instrumentos poco válidos o confiables y no debe existir en lainvestigación social (menos aún en ambientes académicos). Aun a los investigadores experimentados lestoma tiempo desarrollar un instrumento de medición. Es por ello que los construyen con cuidado yfrecuentemente están desarrollándolos, para que cuando los necesiten con premura se encuentren preparadospara aplicarlos, pero no los improvisan. Además, para poder construir un instrumento de medición se requiereconocer muy bien a la variable que se pretende medir y la teoría que la sustenta. Por ejemplo, generar —osimplemente seleccionar— un instrumento que mida la inteligencia, la personalidad o los usos ygratificaciones de la televisión para el niño, requiere amplios conocimientos en la materia, estar actualizadosal respecto y revisar cuidadosamente la literatura correspondiente.El segundo factor es que a veces se utilizan instrumentos desarrollados en el extranjero que no han sidovalidados a nuestro contexto: cultura y tiempo. Traducir un instrumento —aun cuando adaptemos lostérminos a nuestro lenguaje y los contextualicemos— no es de ninguna manera (ni remotamente) validarlo.Es un primer y necesario paso, pero sólo es el principio. Por otra parte, hay instrumentos que fueronvalidados en nuestro contexto pero hace mucho tiempo. Hay instrumentos que hasta el lenguaje nos suena“arcaico”. Las culturas, los grupos y las personas cambian; y esto debemos tomarlo en cuenta al elegir odesarrollar un instrumento de medición.Un tercer factor es que en ocasiones el instrumento resulta inadecuado para las personas a las que se lesaplica: no es empático. Utilizar un lenguaje muy elevado para el respondiente, no tomar en cuenta diferencias
    • en cuanto a sexo, edad, conocimientos, capacidad de respuesta, memoria, nivel ocupacional y educativo,motivación para responder y otras diferencias en los respondientes; son errores que pueden afectar la validezy confiabilidad del instrumento de medición.Un cuarto factor que puede influir esté constituido por las condiciones en las que se aplica el instrumento demedición. Si hay ruido, hace mucho frío (por ejemplo en una encuesta de casa en casa), el instrumento esdemasiado largo o tedioso, son cuestiones que pueden afectar negativamente la validez y la confiabilidad.Normalmente en los experimentos se puede contar con instrumentos de medición más largos y complejos queen los diseños no experimentales. Por ejemplo, en una encuesta pública sería muy difícil poder aplicar unaprueba larga o compleja.Por otra parte, aspectos mecánicos tales como que si el instrumento es escrito, no se lean bien lasinstrucciones, falten páginas, no haya espacio adecuado para contestar, no se comprendan las instrucciones,también pueden influir de manera negativa.9.4. ¿CÓMO SE SABE SI UN INSTRUMENTO DE MEDICIÓN ES CONFIABLE Y VALIDO?En la práctica es casi imposible que una medición sea perfecta. Generalmente se tiene un grado de error.Desde luego, se trata de que este error sea el mínimo posible. Es por esto que la medición de cualquierfenómeno se conceptualiza con la siguiente fórmula básica: X=t+eDonde “X” representa los valores observados (resultados disponibles), “t” son los valores verdaderos y “e”es el grado de error en la medición. Si no hay error de medición (“e” es igual a cero), el valor observado y elverdadero son equivalentes. Esto puede verse claramente así: X=t+o X=tEsta situación representa el ideal de la medición. Entre mayor sea el error al medir, el valor que observamos(y que es en el que nos basamos) se aleja más del valor real o verdadero. Por ejemplo, si medimos lamotivación de un individuo y esta medición está contaminada por un grado de error considerable, lamotivación registrada por el instrumento será bastante diferente de la motivación real que tiene ese individuo.Por ello es importante que el error sea reducido lo más posible. Pero, ¿cómo sabemos el grado de error quetenemos en una medición? Calculando la confiabilidad y validez.CÁLCULO DE LA CONFIABILIDADExisten diversos procedimientos para calcular la confiabilidad de un instrumento de medición. Todosutilizan fórmulas que producen coeficientes de confiabilidad. Estos coeficientes pueden oscilar entre O y 1.Donde un coeficiente de O significa nula confiabilidad y 1 representa un máximo de confiabilidad(confiabilidad total). Entre mas se acerque el coeficiente a cero (0), hay mayor error en la medición. Esto seilustra en la figura 9.4.
    • Los procedimientos más utilizados para determinar la confiabilidad mediante un coeficiente son:1. Medida de estabilidad (confiabilidad por test-retest). En este procedimiento un mismo instrumento de medición (o ítems o indicadores) 36 es aplicado dos o más veces a un mismo grupo de personas, después de un periodo de tiempo. Si la correlación entre los resultados de las diferentes aplicaciones es altamente positiva, el instrumento se considera confiable. Se trata de una especie de diseño panel. Desde luego, el periodo de tiempo entre las mediciones es un factor a considerar. Si el periodo es largo y la variable susceptible de cambios, ello puede confundir la interpretación del coeficiente de confiabilidad obtenido por este procedimiento. Y si el periodo es corto las personas pueden recordar cómo contestaron en la primera aplicación del instrumento, para aparecer como más consistentes de lo que son en realidad (Bohrnstedt, 1976).2. Método de formas alternativas o paralelas. En este procedimiento no se administra el mismo instrumento de medición, sino dos o más versiones equivalentes de éste. Las versiones son similares en contenido, instrucciones, duración y otras características. Las versiones —generalmente dos— son administradas a un mismo grupo de personas dentro de un periodo de tiempo relativamente corto. El instrumento es confiable si la correlación entre los resultados de ambas administraciones es significativamente positiva. Los patrones de respuesta deben variar poco entre las aplicaciones.3. Método de mitades partidas (split-halves). Los procedimientos anteriores (medida de estabilidad y método de formas alternas), requieren cuando menos dos administraciones de la medición en el mismo grupo de individuos. En cambio, el método de mitades-partidas requiere sólo una aplicación de la medición. Específicamente, el conjunto total de ítems (o componentes) es dividido en dos mitades y las puntuaciones o resultados de ambas son comparados. Si el instrumento es confiable, las puntuaciones de ambas mitades deben estar fuertemente correlacionadas. Un individuo con baja puntuación en una mitad, tenderá a tener también una baja puntuación en la otra mitad. El procedimiento se diagrama en la figura 9.5. La confiabilidad varía de acuerdo al número de ítems que incluya el instrumento de medición. Cuantos más ítems la confiabilidad aumenta (desde luego, que se refieran a la misma variable). Esto resulta lógico, veámoslo con un ejemplo cotidiano: Si se desea probar qué tan confiable o consistente es la lealtad de un amigo hacia nuestra persona, cuantas más pruebas le pongamos, su confiabilidad será mayor. Claro está que demasiados ítems provocarán cansancio en el respondiente.36 Un ítem es la unidad mínima que compone a una medición; es un reactivo que estimula una respuesta en un sujeto(por ejemplo, una pregunta, una frase, una lámina, fotografía, un objeto de descripción).
    • 4. Coeficiente alfa de Cronbach. Este coeficiente desarrollado por J. L. Cronbach requiere una sola administración del instrumento de medición y produce valores que oscilan entre O y 1. Su ventaja reside en que no es necesario dividir en dos mitades a los ítems del instrumento de medición, simplemente se aplica la medición y se calcula el coeficiente. La manera de calcular este coeficiente se muestra en el siguiente capítulo.5. Coeficiente KR-20. Kuder y Richardson (1937) desarrollaron un coeficiente para estimar la confiabilidad de una medición, su interpretación es la misma que la del coeficiente alfa.CÁLCULO DE LA VALIDEZLa validez de contenido es compleja de obtener. Primero, es necesario revisar cómo ha sido utilizada lavariable por otros investigadores. Y en base a dicha revisión elaborar un universo de ítems posibles paramedir la variable y sus dimensiones (el universo tiene que ser lo más exhaustivo que sea factible).Posteriormente, se consulta con investigadores familiarizados con la variable para ver si el universo esexhaustivo. Se seleccionan los items bajo una cuidadosa evaluación. Y si la variable tiene diversasdimensiones o facetas que la componen, se extrae una muestra probabilística de ítems (ya sea al azar oestratificada —cada dimensión constituiría un estrato—). Se administran los ítems, se correlacionan laspuntuaciones de los ítems entre si (debe haber correlaciones altas, especialmente entre ítems que miden unamisma dimensión) (Bohrnstedt, 1976), y se hacen estimaciones estadísticas para ver si la muestra esrepresentativa. Para calcular la validez de contenido son necesarios varios coeficientes.
    • La validez de criterio es más sencilla de estimar, lo único que hace el investigador es correlacionar sumedición con el criterio, y este coeficiente es el que se toma como coeficiente de validez (Bohmstedt, 1976).Esto podría representarse así:37La validez de constructo se suele determinar mediante un procedimiento denominado “Análisis de Factores”.Su aplicación requiere de sólidos conocimientos estadísticos y del uso de un programa estadístico apropiadoen computadora. Para quien desee compenetrarse con esta técnica recomendamos consultar a Harman (1967),Gorsuch (1974), Nie et al. (1975), On-Kim y Mueller (1978a y 1978b) y Hunter (1980). Asimismo, paraaplicarlos se sugiere revisar a Nieetal. (1975), Cooper y Curtis (197~) y —en español— Padua (1979).Aunque es requisito conocer el programa estadístico para computadora. Esta técnica se describe en la página420.9.5. ¿QUÉ PROCEDIMIENTO SE SIGUE PARA CONSTRUIR UN INSTRUMENTO DE MEDICIÓN?Existen diversos tipos de instrumentos de medición, cada uno con características diferentes. Sin embargo, elprocedimiento general para construirlos es semejante. Antes de comentar este procedimiento, es necesarioaclarar que en una investigación hay dos opciones respecto al instrumento de medición:1) Elegir un instrumento ya desarrollado y disponible, el cual se adapta a los requerimientos del estudio en particular.2) Construir un nuevo instrumento de medición de acuerdo con la técnica apropiada para ello.En ambos casos es importante tener evidencia sobre la confiabilidad y validez del instrumento de medición.El procedimiento que sugerimos para construir un instrumento de medición es el siguiente, especialmentepara quien se inicia en esta materia.PASOSa) LISTAR LAS VARIABLES que se pretende medir u observar.b) REVISAR SU DEFINICIÓN CONCEPTUAL Y COMPRENDER SU SIGNIFICADO. Por ejemplo, comprender bien qué es la motivación intrínseca y qué dimensiones la integran.c) REVISAR CÓMO HAN SIDO DEFINIDAS OPERACIONALMENTE LAS VARIABLES, esto es, cómo se ha medido cada variable. Ello implica comparar los distintos instrumentos o maneras utilizadas para medir las variables (comparar su confiabilidad, validez, sujetos a los cuales se les aplicó, facilidad de administración, veces que las mediciones han resultado exitosas y posibilidad de uso en el contexto de la investigación).d) ELEGIR EL INSTRUMENTO O LOS INSTRUMENTOS (YA DESARROLLADOS) QUE HAYAN SIDO FAVORECIDOS POR LA COMPARACIÓN Y ADAPTARLOS AL CONTEXTO DE LA INVESTIGACIÓN. En este caso sólo deben seleccionarse instrumentos cuya confiabilidad y validez se reporte. No se puede uno fiar de una manera de medir que carezca de evidencia clara y precisa de confiabilidad y validez. Cualquier investigación seria reporta la confiabilidad y validez de su instrumento de medición. Recuérdese que la primera varía de O a 1 y para la segunda se debe mencionar el método37 Véase el tema de con-elación en cl siguiente capítulo.
    • utilizado de validación y su interpretación. De no ser así no podemos asegurar que el instrumento sea el adecuado. Si se selecciona un instrumento desarrollado en otro país, deben hacerse pruebas piloto más extensas (véase el paso G). También, no debe olvidarse que traducir no es validar un instrumento, por muy buena que sea la traducción.O en caso de que no se elija un instrumento ya desarrollado, sino que se prefiera construir o desarrollar unopropio, debe pensarse en cada variable y sus dimensiones, y en indicadores precisos e ítems para cadadimensión. La figura 9.6 es un ejemplo de ello:FIGURA 9.6 EJEMPLO DE DESARROLLO DE ÍTEMS DEFINICIÓNVARIABLE OPERACIONAL INDICADORES DIMENSIONES ITEMSCoordinación, Grado percibido Grado percibido Coordinación de ¿Qué tanto seentre organizacio mutuo de mutuo de interés conflictos, esfuerza su empresanes compradoras esfuerzo invertido y buena voluntad por no provocary proveedoras, para no provocar de ambas partes. problemas con susdesde el punto problemas a la proveedores? 1. Sede vista de las otra parte al esfuerza al mínimoprimeras. interferir en sus posible. deberes y respon- 2. Se esfuerza poco. sabilidades. 3. Se esfuerza medianamente 4. Se esfuerza mucho. 5. Se esfuerza al máximo posible ¿Qué tanto se esfuerzan sus proveedores por no provocar problemas con su empresa? 1. Se esfuerzan al mínimo posible. 2. Se esfuerzan poco. 3. Se esfuerzan medianamente. 4. Se esfuerzan mucho. 5. Se esfuerzan al máximo posible. Coordinación de ¿Cuánto se esfuerza no interferencia, su empresa por no interferir en los deberes y responsabilidades de sus proveedores? 5. Se esfuerza al máximo posible. 4. Se esfuerza mucho.
    • DEFINICIÓNVARIABLE OPERACIONAL INDICADORES DIMENSIONES ITEMS 3. Se esfuerzan medianamente. 2. Se esfuerzan poco. 1. Se esfuerza al mínimo posible. ¿Cuánto se esfuerzan sus proveedores por no interferir con los deberes y responsabilidades de su empresa? 5. Se esfuerzan al máximo posible. 4. Se esfuerzan mucho. 3. Se esfuerzan medianamente. 2. Se esfuerzan poco. 1. Se esfuerzan al mínimo posible. Coordinación de ¿Cuánto se esfuerza objetivos, la empresa por trabajar junto con sus proveedores —de manera constante— para alcanzar objetivos comunes? 5. Se esfuerza al máximo posible. 4. Se esfuerza mucho. 3. Se esfuerza medianamente. 2. Se esfuerza poco. 1. Se esfuerza al mínimo posible. ¿Cuánto se esfuerzan los proveedores por trabajar junto con su empresa —de manera constante— para alcanzar objetivos comunes?
    • DEFINICIÓNVARIABLE OPERACIONAL INDICADORES DIMENSIONES ITEMS Coordinación de 5. Se esfuerzan al objetivos. máximo posible. 4. Se esfuerzan mucho. 3. Se esfuerzan me- diariamente. 2. Se esfuerzan poco. 1. Se esfuerzan al mínimo posible. Coordinación de En general, ¿qué tan rutinas, bien establecidas están las rutinas para el trato de la empresa con sus proveedores? 5. Muy bien establecidas. 4. Bien establecidas. 3. Medianamente establecidas. 2. Mal establecidas. 1. Muy mal establecidas.Frecuencia de la Lapsos de Lapso máximo Visitas de Estableciendo’ uninteracción entre interacciones entre representantes. promedio aproximadoorganizaciones. entre interacciones de ¿qué tan seguido organizaciones. comunicación. recibe su empresa la visita de los re presentantes de sus proveedores verdaderamente importantes? 13. Vanas veces al día 12. Una vez al día. 11. Tres veces por semana. 10. Dos veces por semana. 9. Una vez a la semana. 8. Tres veces al mes. 7. Dos veces al mes. 6. Una vez al mes.
    • DEFINICIÓNVARIABLE OPERACIONAL INDICADORES DIMENSIONES ITEMS 5. Una vez cada dos meses. 4. Una vez cada cuatro meses. 3. Una vez cada seis meses. 2. Una vez al año. 1. Otra (especifique). Estableciendo un promedio aproximado ¿qué tan seguido recibe su empresa la visita de los representantes de sus proveedores poco importantes? 13. Varias veces al día 12. Una vez al día. 11. Tres veces por semana. 10. Dos veces por semana. 9. Una vez a la semana. 8. Tres veces al mes. 7. Dos veces al mes. 6. Una vez al mes. 5. Una vez cada dos meses. 4. Una vez cada cuatro meses. 3. Una vez cada seis meses. 2. Una vez al año. 1. Otra (especifique). Llamadas Estableciendo un telefónicas, promedio aproximado ¿qué tan seguido le llaman por teléfono a su empresa los representantes de sus proveedores muy importantes?
    • DEFINICIÓNVARIABLE OPERACIONAL INDICADORES DIMENSIONES ITEMS 13. Varias veces al día 12. Una vez al día. 11. Tres veces por semana. 10. Dos veces por semana. 9. Una vez ala semana. 8. Tres veces al mes. 7. Dos veces al mes. 6. Una vez al mes. 5. Una vez cada dos meses. 4.Una vez cada cuatro meses. 3. Una vez cada seis meses. 2. Una vez al año. 1. Otra (especifique). Etcétera.En este segundo caso, debemos asegurarnos de tener un suficiente número de ítems para medir todas lasvariables en todas sus dimensiones. Ya sea que se seleccione un instrumento previamente desarrollado y seadapte o bien, se construya uno, éste constituye la versión preliminar de nuestra medición. Versión que debepulirse y ajustarse, como se verá más adelante.e) INDICAR EL NIVEL DE MEDICIÓN DE CADA ÍTEM Y, por ende, EL DE LAS VARIABLES. Existen CUATRO NIVELES DE MEDICIÓN ampliamente conocidos:1. Nivel de medición nominal. En este nivel se tienen dos o más categorías del ítem o variable. Las categorías no tienen orden o jerarquía. Lo que se mide es colocado en una u otra categoría, lo que indica solamente diferencias respecto a una o más características.Por ejemplo, la variable sexo de la persona tiene sólo dos categorías: masculino y femenino (si la variablefuera “práctica sexual” podría haber tal vez más, pero sexo sólo tiene dos categorías). Ninguna de lascategorías tiene mayor jerarquía que la otra, las categorías únicamente reflejan diferencias en la variable. Nohay orden de mayor a menor.Si les asignamos una etiqueta o símbolo a cada categoría, éste exclusivamente identifica a la categoría. Porejemplo: * = Masculino z = Femenino
    • Si usamos numerales es lo mismo:Los números utilizados en este nivel de medición tienen una función puramente de clasificación y no sepueden manipular aritméticamente. Por ejemplo, la afiliación religiosa es una variable nominal, sipretendiéramos operarla aritméticamente tendríamos situaciones tan ridículas como ésta: 1 = Católico 2 = Judío 1+2=3 3 = Protestante 4 = Musulmán Un católico + un judío = protestante? 5 = OtrosNo tiene sentido.Las variables nominales pueden incluir dos categorías (se les llama dicotómicas) o tres o más categorías (seles llama categóricas). Ejemplos de variables nominales dicotómicas sería el sexo y el tipo de escuela a la quese asiste (privada-pública); y de nominales categóricas tendríamos a la afiliación política (Partido A, PartidoB,...), la carrera elegida, la raza, el departamento o provincia o estado de nacimiento y el canal de televisiónpreferido.2. Nivel de medición ordinal. En este nivel se tienen varias categorías, pero además éstas mantienen un orden de mayor a menor. Las etiquetas o símbolos de las categorías sí indican jerarquía. Por ejemplo, el prestigio ocupacional en los Estados Unidos ha sido medido por diversas escalas que ordenan a las profesiones de acuerdo con su prestigio, por ejemplo: 38Valor en la escala Profesión 90 Ingeniero químico. 80 Científico de ciencias naturales <excluyendo la Química>. 60 Actor 50 Operador de estaciones eléctricas de potencia. 02 Manufactureros de tabaco.90 es más que 80, 80 más que 60, 60 más que 50 y así sucesivamente (los números —símbolos decategorías— definen posiciones). Sin embargo, las categorías no están ubicadas a intervalos iguales (no hayun intervalo común). No podríamos decir con exactitud que entre un actor (60) y un operador de estacionesde poder (50) existe la misma distancia —en prestigio— que entre un científico de las ciencias naturales (80)y un ingeniero químico (90). Aparentemente en ambos casos la distancia es 10, pero no es una distancia real.Otra escala39 clasificó el prestigio de dichas profesiones de la siguiente manera:
    • Valor en la escala Profesión 98 Ingeniero químico. 95 Científico de ciencias naturales (excluyendo la Química). 84 Actor. 78 Operador de estaciones eléctricas de potencia. 13 Manufactureros de tabaco.Aquí la distancia entre un actor (84) y un operador de estaciones (78) es de 6, y la distancia entre uningeniero químico (98) y un científico de ciencias naturales (95) es de 3.Otro ejemplo sería la posición jerárquica en la empresa: Presidente 10 Vicepresidente 9 Director General 8 Gerente de Área 7 Subgerente o Superintendente 6 Jefe 5 Empleado A 4 Empleado B 3 Empleado C 2 Intendencia 1Sabemos que el Presidente (10) es más que el Vicepresidente (9), éste más que el Director General (8), a suvez este último más que el Gerente (7) y así sucesivamente; pero no puede precisarse en cada caso cuántomás. Tampoco podemos utilizar las operaciones aritméticas básicas: No podríamos decir que 4 (empleado A)+ 5 (jefe) = 9 (Vicepresidente), ni que 10 (Presidente) ±5 (jefe) =2 (empleado C). Seria absurdo, no tienesentido.3. Nivel de medición por intervalos. Además de haber orden o jerarquía entre categorías, se establecen intervalos iguales en la medición. Las distancias entre categorías son las mismas a lo largo de toda la escala. Hay intervalo constante, una unidad de medida.Por ejemplo: Una prueba de resolución de problemas matemáticos (30 problemas de igual dificultad). Si AnaCecilia resolvió 10, Laura resolvió 20 y Brenda 30. La distancia entre Ana Cecilia y Laura es igual a ladistancia entre Laura y Brenda.Sin embargo, el cero (0) en la medición, es un cero arbitrario, no es real (se asigna arbitrariamente a unacategoría el valor de cero y a partir de ésta se construye la escala). Un ejemplo clásico en ciencias naturales esla temperatura (en grados centígrados y Fahrenheit), el cero es arbitrario, no implica que realmente haya cero(ninguna) temperatura (incluso en ambas escalas el cero es diferente).39 Nam et al. (1975).
    • Cabe agregar que diversas mediciones en el estudio del comportamiento humano no son verdaderamente deintervalo (y. g., escalas de actitudes, pruebas de inteligencia y de otros tipos), pero se acercan a este nivel y sesuele tratarlas como si fueran mediciones de intervalo. Esto se hace porque este nivel de medición permiteutilizar las operaciones aritméticas básicas (suma, resta, multiplicación y división) y algunas estadísticasmodernas, que de otro modo no se usarían. Aunque algunos investigadores no están de acuerdo en suponertales mediciones como si fueran de intervalo (pero estos investigadores son minoría).4. Nivel de medición de razón. En este nivel, además de tenerse todas las características del nivel de intervalos (intervalos iguales entre las categorías y aplicación de operaciones aritméticas básicas y sus derivaciones), el cero es real, es absoluto (no es arbitrario). Cero absoluto implica que hay un punto en la escala donde no existe la propiedad.Ejemplos de estas mediciones serían la exposición a la televisión, el número de hijos, la productividad, lasventas de un producto y el ingreso.Desde luego, hay variables que pueden medirse en más de un nivel, según el propósito de medición. Porejemplo, la variable “antigüedad en la empresa”: Nivel de medición Categorías — De razón En días (0 a K días) — Ordinal Bastante antigüedad Regular antigüedad Poca antigüedadEs muy importante indicar el nivel de medición de todas las variables e ítems de la investigación, porquedependiendo de dicho nivel se selecciona uno u otro tipo de análisis estadístico (por ejemplo, la pruebaestadística para correlacionar dos variables de intervalo es muy distinta a la prueba para correlacionar dosvariables ordinales).Así, es necesario hacer una relación de variables, ítems y niveles de medición.f) INDICAR LA MANERA COMO SE HABRÁN DE CODIFICAR LOS DATOS en cada ítem y variable. CODIFICAR los datos significa asignarles un valor numérico que los represente. Es decir, a las categorías de cada ítem y variable se les asignan valores numéricos que tienen un significado. Por ejemplo, si tuviéramos la variable “sexo” con sus respectivas categorías, “masculino” y “femenino”, a cada categoría le asignaríamos un valor. Éste podría ser: Categoría Codificación (valor asignado) — Masculino 1 — Femenino 2Así, Carla Magaña en la variable sexo sería un “2”. Luis Gerardo Vera y Rubén Reyes serían un “1”,Verónica Larios un “2” y así sucesivamente.Otro ejemplo sería la variable “horas de exposición diaria a la televisión”, que podría codificarse de lasiguiente manera:
    • Categoría Codificación (valor asignado) — No ve televisión 0 — Menos de una hora 1 — Una hora 2 — Más de una hora, pero menos de dos 3 — Dos horas 4 — Más de dos horas, pero menos de tres 5 — Tres horas 6 — Más de tres horas, pero menos de cuatro 7 — Cuatro horas 8 — Más de cuatro horas 9Es necesario insistir que cada ítem y variable deberán tener una codificación (códigos numéricos) para suscategorías. Desde luego, hay veces que un ítem no puede ser codificado a priori (precodificado) porque essumamente difícil conocer cuáles serán sus categorías. Por ejemplo, si en una investigación fuéramos apreguntar: ¿Qué opina del programa económico que recientemente aplicó el Gobierno? Es posible que lascategorías encontradas podrían ser muchas más de las que nos imaginemos y resultaría difícil predecir conprecisión cuántas y cuáles serán. En estos casos la codificación se lleva a cabo una vez que se aplica el ítem(a posteriori). A lo largo de este capítulo se profundizará en la forma de codificar y sus implicaciones. Por elmomento, lo importante es que se comprenda el significado de codificar y que el instrumento de medición,antes de aplicarse, debe ir precodificado hasta donde sea posible (codificar los ítems cuyas categorías seanconocidas de antemano).La codificación es necesaria para poder cuantitativamente analizar los datos (aplicar análisis estadístico). Aveces se utilizan letras o símbolos en lugar de números (*, A, Z).g) UNA VEZ QUE SE INDICA EL NIVEL DE MEDICIÓN DE CADA VARIABLE E ÍTEM Y QUE SE DETERMINA SU CODIFICACIÓN, SE PROCEDE A APLICAR UNA “PRUEBA PILOTO” DEL INSTRUMENTO DE MEDICIÓN. Es decir, se aplica a personas con características semejantes a las de la muestra o población objetivo de la investigación.En esta prueba se analiza si las instrucciones se comprenden y si los items funcionan adecuadamente. Losresultados se usan para calcular la confiabilidad —y de ser posible la validez— del instrumento de medición.La prueba piloto se realiza con una pequeña muestra (inferior a la muestra definitiva). Los autoresaconsejamos que cuando la muestra sea de 2000 más, se lleve a cabo la prueba piloto con entre 25 y’ 60personas. Salvo que la investigación exija un número mayor.h) SOBRE LA BASE DE LA PRUEBA PILOTO, EL INSTRUMENTO DE MEDICIÓN PRELIMINAR SE MODIFICA, AJUSTA Y SE MEJORA, LOS INDICADORES DE CONFIABILIDAD Y VALIDEZ SON UNA BUENA AYUDA. Y ESTAREMOS EN CONDICIONES DE APLICARLO.Este procedimiento general para desarrollar una medición debe —desde luego— adaptarse a lascaracterísticas de los diferentes tipos de instrumentos de que disponemos en el estudio del comportamiento,los cuales veremos a continuación.
    • 9.6. ¿DE QUÉ TIPOS DE INSTRUMENTOS DE MEDICIÓN O RECOLECCIÓN DE LOS DATOSDISPONEMOS EN LA INVESTIGACIÓN SOCIAL?En la investigación del comportamiento disponemos de diversos tipos de instrumentos para medir lasvariables de interés y en algunos casos se pueden combinar dos o más métodos de recolección de los datos. Acontinuación describimos —brevemente— estos métodos o tipos de instrumentos de medición.9.6.1. Escalas para medir las actitudesUna actitud es una predisposición aprendida para responder consistentemente de una manera favorable odesfavorable respecto a un objeto o sus símbolos (Fishbein y Ajzen, 1975; Oskamp, 1977). Así, los sereshumanos tenemos actitudes hacia muy diversos objetos o símbolos, por ejemplo: actitudes hacia el aborto, lapolítica económica, la familia, un profesor, diferentes grupos étnicos, la Ley, nuestro trabajo, el nacionalismo,hacia nosotros mismos, etcétera.Las actitudes están relacionadas con el comportamiento que mantenemos en torno a los objetos a que hacenreferencia. Si mi actitud hacia el aborto es desfavorable, probablemente no abortaría o no participaría en unaborto. Si mi actitud es favorable a un partido político, lo más probable es que vote por él en las próximaselecciones. Desde luego, las actitudes sólo son un indicador de la conducta, pero no la conducta en sí. Es porello que las mediciones de actitudes deben interpretarse como “síntomas” y no como “hechos” (Padua, 1979).Por ejemplo, si detecto que la actitud de un grupo hacia la contaminación es desfavorable, esto no significaque las personas están adoptando acciones para evitar contaminar el ambiente, pero sí es un indicador de quepueden irlas adoptando paulatinamente. La actitud es como una “semilla”, que bajo ciertas condiciones puede“germinar en comportamiento”.Las actitudes tienen diversas propiedades, entre las que destacan: dirección (positiva o negativa) e intensidad(alta o baja), estas propiedades forman parte de la medición.Los métodos más conocidos para medir por escalas las variables que constituyen actitudes son: el método deescalamiento Likert, el diferencial semántico y la escala de Guttman. Hablemos de cada método.Escalamiento tipo Likert40Este método fue desarrollado por Rensis Likert a principios de los treinta; sin embargo, se trata de un enfoquevigente y bastante popularizado. Consiste en un conjunto de ítems presentados en forma de afirmaciones ojuicios ante los cuales se pide la reacción de los sujetos a los que se les administra. Es decir, se presenta cadaafirmación y se pide al sujeto que externe su reacción eligiendo uno de los cinco puntos de la escala. A cadapunto se le asigna un valor numérico. Así, el sujeto obtiene una puntuación respecto a la afirmación y al finalse obtiene su puntuación total sumando las puntuaciones obtenidas en relación a todas las afirmaciones.Las afirmaciones califican al objeto de actitud que se está midiendo y deben expresar sólo una relaciónlógica, además es muy recomendable que no excedan de —aproximadamente— 20 palabras.EJEMPLO Objeto de actitud medido Afirmación El voto “Votar es una obligación de todo ciudadano responsable”40 Para profundizar en esta técnica se recomienda consultar a Líkert (t976a o 1976b), Seiler y Hough (1976) y Padua(1979).
    • En este caso la afirmación incluye 8 palabras y expresa una sola relación lógica (X—Y). Las alternativas derespuesta o puntos de la escala son cinco e indican cuánto se está de acuerdo con la afirmacióncorrespondiente. Las alternativas más comunes se presentan en la figura 9.7. Debe recordarse que a cada unade ellas se le asigna un valor numérico y sólo puede marcarse una opción. Se considera un dato inválido aquien marque dos o más opciones.Asimismo, pueden hacerse distintas combinaciones como “totalmente verdadero” o “completamente no”. Ylas alternativas de respuesta pueden colocarse horizontalmente —como en la figura 9.7— o verticalmente.EJEMPLO( ) Muy de acuerdo( ) De acuerdo( ) Ni de acuerdo, ni en desacuerdo( ) En desacuerdo( ) Muy en desacuerdoO bien utilizando recuadros en lugar de paréntesis: Definitivamente sí Probablemente sí Indeciso Probablemente no Definitivamente noEs indispensable comentar que el número de categorías de respuesta debe ser el mismo para todas lasafirmaciones.
    • DIRECCIÓN DE LAS AFIRMACIONESLas afirmaciones pueden tener dirección: favorable o positiva y desfavorable o negativa. Y esta dirección esmuy importante para saber cómo se codifican las alternativas de respuesta.Si la afirmación es positiva significa que califica favorablemente al objeto de actitud, y entre los sujetos esténmás de acuerdo con la afirmación, su actitud es más favorable.EJEMPLO“El Ministerio de Hacienda ayuda al contribuyente a resolver sus problemas en el pago de impuestos”.Si estamos ‘muy de acuerdo” implica una actitud más favorable hacia el Ministerio de Hacienda que siestamos ‘“de acuerdo”. En cambio, si estamos ‘“muy en desacuerdo” implica una actitud muy desfavorable.Por lo tanto, cuando las afirmaciones son positivas se califican comúnmente de la siguiente manera:(5) Muy de acuerdo(4) De acuerdo(3) Ni de acuerdo, ni en desacuerdo(2) En desacuerdo(1) Muy en desacuerdoEs decir, estar más de acuerdo implica una puntuación mayor.Si la afirmación es negativa significa que califica desfavorablemente al objeto de actitud, y entre los sujetosestén más de acuerdo con la afirmación, su actitud es menos favorable, esto es, más desfavorable.EJEMPLO“El Ministerio de Hacienda se caracteriza por obstaculizar al contribuyente en el pago de impuestos”.Si estamos “muy de acuerdo” implica una actitud más desfavorable que si estamos de ‘“acuerdo” y asísucesivamente. En contraste, si estamos “muy en desacuerdo” implica una actitud favorable hacia elMinisterio de Hacienda. Rechazamos la frase porque califica negativamente al objeto de actitud. Un ejemplocotidiano de afirmación negativa sería: “Luis es un mal amigo”, entre más de acuerdo estemos con laafirmación, nuestra actitud hacia Luis es menos favorable. Es decir, estar más de acuerdo implica unapuntuación menor. Cuando las afirmaciones son negativas se califican al contrario de las positivas.EJEMPLO(1) Totalmente de acuerdo(2) De acuerdo(3) Ni de acuerdo, ni en desacuerdo(4) En desacuerdo(5) Totalmente en desacuerdoEn la figura 9.8. se presenta un ejemplo de una escala Likert para medir la actitud hacia un organismotributario.4141 El ejemplo fue utilizado en un país latinoamericano y su confiabilidad total fue de 0.89; aquí se presenta una versiónreducida de la escala original. El nombre del organismo iributario que aquí se utiliza es ficticio.
    • FIGURA 9.8EJEMPLO DE UNA ESCALA LIKERTLAS AFIRMACIONES QUE VOY A LEERLE SON OPINIONES CON LAS QUE ALGUNAS PERSONAS ESTAN DE ACUERDO Y OTRAS EN DESACUERDO. VOY A PEDIRLE QUE ME DIGA POR FAVOR QUETAN DE ACUERDO ESTÁ USTED CON CADA UNA DE ESTAS OPINIONES.1. “EL PERSONAL DE LA DIRECCIÓN GENERAL DE IMPUESTOS NACIONALES ES GROSERO AL ATENDER AL PÚBLICO”. 1) Muy de acuerdo 3) Ni de acuerdo, ni en desacuerdo 2) De acuerdo 4) En desacuerdo 5) Muy en desacuerdo2. “LA DIRECCIÓN GENERAL DE IMPUESTOS NACIONALES SE CARACTERIZA POR LA DESHONESTIDAD DE SUS FUNCIONARIOS”. 1) Muy de acuerdo 3) Ni de acuerdo, ni en desacuerdo 2) De acuerdo 4) En desacuerdo 5) Muy en desacuerdo3. “LOS SERVICIOS QUE PRESTA LA DIRECCIÓN GENERAL DE IMPUESTOS NACIONALES SON EN GENERAL MUY BUENOS”. 5) Muy de acuerdo 3) Ni de acuerdo, ni en desacuerdo 4) De acuerdo 2) En desacuerdo 1) Muy en desacuerdo4. “LA DIRECCIÓN GENERAL DE IMPUESTOS NACIONALES INFORMA CLARAMENTE SOBRE CÓMO, DÓNDE Y CUÁNDO PAGAR LOS IMPUESTOS”. 5) Muy de acuerdo 3) Ni de acuerdo, ni en desacuerdo 4) De acuerdo 2) En desacuerdo 1) Muy en desacuerdo5. “LA DIRECCIÓN GENERAL DE IMPUESTOS NACIONALES ES MUY LENTA EN LA DEVOLUCIÓN DE IMPUESTOS PAGADOS EN EXCESO”. 1) Muy de acuerdo 3) Ni de acuerdo, ni en desacuerdo 2) De acuerdo 4) En desacuerdo 5) Muy en desacuerdo6. “LA DIRECCIÓN GENERAL DE IMPUESTOS NACIONALES INFORMA OPORTUNAMENTE SOBRE CÓMO, DÓNDE Y CUÁNDO PAGAR LOS IMPUESTOS”. 5) Muy de acuerdo 3) Ni de acuerdo, ni en desacuerdo 4) De acuerdo 2) En desacuerdo 1) Muy en desacuerdo7. “LA DIRECCIÓN GENERAL DE IMPUESTOS NACIONALES TIENE NORMAS Y PROCEDIMIENTOS BIEN DEFINIDOS PARA EL PAGO DE IMPUESTOS”. 5) Muy de acuerdo 3) Ni de acuerdo, ni en desacuerdo 4) De acuerdo 2) En desacuerdo 1) Muy en desacuerdo8. “LA DIRECCIÓN GENERAL DE IMPUESTOS NACIONALES TIENE MALAS RELACIONES CON LA GENTE PORQUE COBRA IMPUESTOS MUY ALTOS”. 1) Muy de acuerdo 3) Ni de acuerdo, ni en desacuerdo 2) De acuerdo 4) En desacuerdo 5) Muy en desacuerdo
    • Como puede observarse en la figura 9.8, las afirmaciones 1, 2, 5 y 8 son negativas (desfavorables) y lasafirmaciones 3, 4, 6 y 7 son positivas (favorables).FORMA DE OBTENER LAS PUNTUACIONESLas puntuaciones de las escalas Likert se obtienen sumando los valores obtenidos respecto a cada frase. Porello se le denomina escala aditiva. La figura 9.9 constituiría un ejemplo de cómo calificar una escala deLikert:Una puntuación se considera alta o baja según el número de ítems o afirmaciones. Por ejemplo, en la escalapara evaluar la actitud hacia el organismo tributario la puntuación mínima posible es de 8(1+1+1+1+1+1+1+1) y la máxima es de 40 (5+5+5+5+5+5+5+5), porque hay ocho afirmaciones. La
    • persona del ejemplo obtuvo “12”, su actitud hacia el organismo tributario es más bien sumamentedesfavorable, veámoslo gráficamente:Si alguien hubiera tenido una puntuación de 37 (5+5+4+5+5+4+4+5) su actitud puede calificarse comosumamente favorable. En las escalas Likert a veces se califica el promedio obtenido en la escala mediante la PTsencilla fórmula (donde PT es la puntuación total en la escala y NT es el número de afirmaciones), y NTentonces una puntuación se analiza en el continuo 1-5 de la siguiente manera, con el ejemplo de quien obtuvo 1212 en la escala ( = 1.5 ): 8La escala Likert es, en estricto sentido, una medición ordinal sin embargo, es común que se le trabaje comosi fuera de intervalo. Asimismo, a veces se utiliza un rango de O a 4 o de —2 a + 2 en lugar de 1 a 5. Peroesto no importa porque se cambia el marco de referencia de la interpretación. Veámoslo gráficamente.Simplemente se ajusta el marco de referencia, pero el rango se mantiene y las categorías continúan siendocinco.OTRAS CONSIDERACIONES SOBRE LA ESCALA LIKERTA veces se acorta o incrementa el número de categorías, sobre todo cuando los respondientes potencialespueden tener una capacidad muy limitada de discriminación o por el contrario muy amplia.
    • EJEMPLOS (CON AFIRMACIONES POSITIVAS)(1) De acuerdo (0) En desacuerdo(3) De acuerdo (2) Ni de acuerdo (1) En desacuerdo ni en desacuerdo(7) Totalmente de (6) De acuerdo (5) Indeciso, pero másacuerdo bien de acuerdo(4) Indeciso, ni de acuerdo (3) Indeciso, pero más bien en desacuerdoni en desacuerdo(2) En desacuerdo (1) Totalmente en desacuerdoSi los respondientes tienen poca capacidad de discriminar pueden incluirse dos o tres categorías. Por elcontrario, si son personas con un nivel educativo elevado y capacidad de discriminación, pueden incluirsesiete categorías. Pero debe recalcarse que el número de categorías de respuesta debe ser el mismo para todoslos ítems, si son tres, son tres categorías para todos los ítems o afirmaciones. Si son cinco, son cincocategorías para todos los ítems.Un aspecto muy importante de la escala Likert es que asume que los ítems o afirmaciones miden la actitudhacia un único concepto subyacente, si se van a medir actitudes hacia varios objetos, deberá incluirse unaescala por objeto aunque se presenten conjuntamente, pero se califican por separado. En cada escala seconsidera que todos los ítems tienen igual peso.COMO SE CONSTRUYE UNA ESCALA LIKERTEn términos generales, una escala Likert se construye generando un elevado número de afirmaciones quecalifiquen al objeto de actitud y se administran a un grupo piloto para obtener las puntuaciones del grupo encada afirmación. Estas puntuaciones se correlacionan con las puntuaciones del grupo a toda la escala (lasuma de las puntuaciones de todas las afirmaciones), y las afirmaciones cuyas puntuaciones se correlacionensignificativamente con las puntuaciones de toda la escala, se seleccionan para integrar el instrumento demedición. Asimismo, debe calcularse la confiabilidad y validez de la escala. PREGUNTAS EN LUGAR DE AFIRMACIONES En la actualidad, la escala original se ha extendido a preguntas y observaciones. Por ejemplo: ¿CÓMO CONSIDERA USTED AL CONDUCTOR QUE APARECE EN LOS PROGRAMAS?Esta pregunta se hizo como parte de la evaluación de un video empresarial.Otro ejemplo sería una pregunta que se hizo en una investigación para analizar la relación de compra-ventaen empresa de la Ciudad de México (Paniagua, 1986). De ella se presenta un fragmento en la figura 9.10.
    • FIGURA 9.10EJEMPLO DE LA ESCALA LIKERT APLICADA A UNA PREGUNTA PARA ELEGIR SUSPROVEEDORES, ¿QUÉ TAN IMPORTANTE ES...? Indispen- Sumamente Mediana- Poco im- No se toma sable importante mente im- portante en cuenta (5) (4) portante (2) (1) (3) — Precio — Forma de pago (contado-crédito) — Tiempo de entrega — Lugar de entrega Indispensable Sumamente Mediana- Poco im- No se to importante mente im- portante ma en portante cuenta (5) (4) (3) (2) (1)— Garantía del producto— Servicio de reparación— Prestigio del producto (marca)— Prestigio de la empresaproveedora— Comunicación que se tienecon la(s) persona(s) querepresentan al proveedor— Apego del proveedor a losrequerimientos legales delproducto— Cumplimiento el proveedorcon las especificaciones— Información que sobre elproducto proporcione elproveedor— Tiempo de trabajar conel proveedor— Entrega del productoen las condicionesacordadas— Calidad del producto— Personalidad de losvendedoresLas respuestas se califican del mismo modo que ya hemos comentado.MANERAS DE APLICAR LA ESCALA LIKERTExisten dos formas básicas de aplicar una escala Likert. La primera es de manera auto administrada: se leentrega la escala al respondiente y éste marca respecto a cada afirmación, la categoría que mejor describe sureacción o respuesta. Es decir, marcan su respuesta. La segunda forma es la entrevista; un entrevistador leelas afirmaciones y alternativas de respuesta al sujeto y anota lo que éste conteste. Cuando se aplica víaentrevista, es muy necesario que se le entregue al respondiente una tarjeta do